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我WEKA，我遇到了以下代码：

Instances train = DataSource.read(args[0]);
train.setClassIndex(train.numAttributes() - 1);
Instances test = DataSource.read(args[1]);
test.setClassIndex(test.numAttributes() - 1);
// train classifier
J48 cls = new J48();
cls.buildClassifier(train);
// output predictions
System.out.println("# - actual - predicted - distribution");
for (int i = 0; i < test.numInstances(); i++) {
    double pred = cls.classifyInstance(test.instance(i));
    double[] dist = cls.distributionForInstance(test.instance(i));
    System.out.print((i+1) + " - ");
    System.out.print(test.instance(i).toString(test.classIndex()) + " - ");
    System.out.print(test.classAttribute().value((int) pred) + " - ");
    System.out.println(Utils.arrayToString(dist));
}

这里的目标是在测试数据集上运行一个预先构建的分类器，然后打印实际类、预测类和类成员值分布。我理解除了一行之外的所有内容：

System.out.print(test.classAttribute().value((int) pred) + " - ");

如果“test”是一组实例，上面的语句如何能够在 for 循环中打印当前实例的预测类值？

谢谢阿布舍克 S

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1 回答 1

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我认为这test.classAttribute()为您提供了可以分配测试实例的所有类。然后第二部分.value((int) pred)从该组中选择与 匹配的pred类，这是当前测试实例的预测类。

于 2012-06-04T09:59:31.597 回答