6

我想知道 WEKA 中是否有一种方法可以为分类输出一些“最佳猜测”。

我的场景是：例如，我使用交叉验证对数据进行分类，然后在 weka 的输出中我得到类似的信息：这些是该实例分类的 3 个最佳猜测。我想要的是，即使实例未正确分类，我也会得到该实例的 3 或 5 个最佳猜测的输出。

例子：

类别：A、B、C、D、E 实例：1...10

输出将是：实例 1 90% 可能是 A 类，75% 可能是 B 类，60% 可能是 C 类。

谢谢。

4

4 回答 4

6

Weka 的 API 有一个名为 Classifier.distributionForInstance() 的方法，可用于获取分类预测分布。然后，您可以通过降低概率对分布进行排序，以获得您的前 N ​​个预测。

下面是一个打印出来的函数：（1）测试实例的真实标签；(2) 来自classifyInstance() 的预测标签；(3) 来自distributionForInstance() 的预测分布。我已经将它与 J48 一起使用，但它应该与其他分类器一起使用。

输入参数是序列化模型文件（您可以在模型训练阶段创建并应用 -d 选项）和 ARFF 格式的测试文件。

public void test(String modelFileSerialized, String testFileARFF) 
    throws Exception
{
    // Deserialize the classifier.
    Classifier classifier = 
        (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read(
            modelFileSerialized);

    // Load the test instances.
    Instances testInstances = DataSource.read(testFileARFF);

    // Mark the last attribute in each instance as the true class.
    testInstances.setClassIndex(testInstances.numAttributes()-1);

    int numTestInstances = testInstances.numInstances();
    System.out.printf("There are %d test instances\n", numTestInstances);

    // Loop over each test instance.
    for (int i = 0; i < numTestInstances; i++)
    {
        // Get the true class label from the instance's own classIndex.
        String trueClassLabel = 
            testInstances.instance(i).toString(testInstances.classIndex());

        // Make the prediction here.
        double predictionIndex = 
            classifier.classifyInstance(testInstances.instance(i)); 

        // Get the predicted class label from the predictionIndex.
        String predictedClassLabel =
            testInstances.classAttribute().value((int) predictionIndex);

        // Get the prediction probability distribution.
        double[] predictionDistribution = 
            classifier.distributionForInstance(testInstances.instance(i)); 

        // Print out the true label, predicted label, and the distribution.
        System.out.printf("%5d: true=%-10s, predicted=%-10s, distribution=", 
                          i, trueClassLabel, predictedClassLabel); 

        // Loop over all the prediction labels in the distribution.
        for (int predictionDistributionIndex = 0; 
             predictionDistributionIndex < predictionDistribution.length; 
             predictionDistributionIndex++)
        {
            // Get this distribution index's class label.
            String predictionDistributionIndexAsClassLabel = 
                testInstances.classAttribute().value(
                    predictionDistributionIndex);

            // Get the probability.
            double predictionProbability = 
                predictionDistribution[predictionDistributionIndex];

            System.out.printf("[%10s : %6.3f]", 
                              predictionDistributionIndexAsClassLabel, 
                              predictionProbability );
        }

        o.printf("\n");
    }
}
于 2012-08-25T16:11:15.077 回答
2

我不知道你是否可以在本地做到这一点，但你可以得到每个班级的概率，对它们进行排序并取前三个。

您想要的函数是distributionForInstance(Instance instance)返回double[]每个类的给出概率。

于 2012-08-14T20:57:19.297 回答
0

当您计算实例的概率时，您究竟是如何做到的？

我已经在此处发布了新实例的 PART 规则和数据，但就手动计算而言，我不太确定如何执行此操作！谢谢

编辑：现在计算：

私人浮动[] getProbDist（字符串拆分）{

// 接受诸如 (52/2) 之类的内容，这意味着 52 个实例正确分类，2 个错误分类。

    if(prob_dis.length > 2)
        return null;

    if(prob_dis.length == 1){
        String temp = prob_dis[0];
        prob_dis = new String[2];
        prob_dis[0] = "1";
        prob_dis[1] = temp; 
    }

    float p1 = new Float(prob_dis[0]);
    float p2 = new  Float(prob_dis[1]);
    // assumes two tags
    float[] tag_prob = new float[2];

    tag_prob[1] = 1 - tag_prob[1];
    tag_prob[0] = (float)p2/p1;

// returns double[] as being the probabilities

return tag_prob;    
}
于 2012-08-20T21:45:01.250 回答
0

一般不会。并非所有分类器都提供您想要的信息——在大多数情况下（例如决策树），决策是明确的（尽管可能不正确），但没有置信度值。您的任务需要能够处理不确定性的分类器（例如朴素贝叶斯分类器）。

从技术上讲，最简单的做法可能是训练模型，然后对单个实例进行分类，Weka 应该为您提供所需的输出。一般来说，您当然也可以为实例集执行此操作，但我不认为 Weka 提供了开箱即用的功能。您可能必须自定义代码或通过 API 使用它（例如在 R 中）。

于 2012-08-14T21:00:13.043 回答