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我目前正在使用 scikit-multilearn 进行多标签分类。我必须使用 meka.classifiers.multilabel.CM作为 meka_classifier。
但是当我运行我的代码时，我得到了不同的错误，我不明白为什么.. 

meka = Meka(
    meka_classifier="meka.classifiers.multilabel.meta.CM",
    weka_classifier = "weka.classifiers.trees.J48", 
    meka_classpath = meka_classpath#, #obtained via download_meka
)
print("Fit")
meka.fit(X_train, y_train)

我不得不说，traningsdata 和路径（Weka 和 Java（通过 wichcraft））都在工作。如果我用 BR 交换 meka_classifier 一切正常。
运行代码后，我收到以下错误消息：

weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.trees.J48: Cannot handle numeric class!
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1067)
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1256)
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1138)
at weka.core.Capabilities.testWithFail(Capabilities.java:1468)
at weka.classifiers.trees.J48.buildClassifier(J48.java:277)
at meka.classifiers.multilabel.meta.CM.buildClassifier(CM.java:50)
at meka.classifiers.multilabel.Evaluation.runExperiment(Evaluation.java:229)
at meka.classifiers.multilabel.ProblemTransformationMethod.runClassifier(ProblemTransformationMethod.java:172)
at meka.classifiers.multilabel.ProblemTransformationMethod.evaluation(ProblemTransformationMethod.java:152)
at meka.classifiers.multilabel.meta.CM.main(CM.java:83)

奇怪的是，它说他不能处理数值，因为如果我更改为 BR，分类器对（相同的）数据没有问题。
在错误消息上方还有一个关于如何使用分类器（选项）的文本。所以我用另一种方式尝试了它：

meka = Meka(
    meka_classifier = "meka.classifiers.multilabel.meta.CM  -I 10 -W meka.classifiers.multilabel.CC - -S 0 -W weka.classifiers.trees.J48", 
    #weka_classifier = "weka.classifiers.trees.J48", 
    meka_classpath = meka_classpath#, #obtained via download_meka
)

 print("Fit Data")
 meka.fit(X_train, y_train)

 print("Predict")
 prediction = meka.predict(x_test)

带有 weka_classifier 的命令行就在那里，因为我以不同的方式尝试了它（从 meka_classifier 中排除了 J48 并将其包含在其中）。无论如何，我总是得到同样的错误：

Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/*****/Desktop/MachineLearningClassifier/blabla.py", line 72, in <module>
prediction = meka.predict(x_test)
File "D:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\skmultilearn\ext\meka.py", line 314, in predict
self._parse_output()
File "D:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\skmultilearn\ext\meka.py", line 374, in _parse_output
predictions = self.output_.split(predictions_split_head)[1].split(
IndexError: list index out of range

我已经搜索了这个错误，并且在那里安装了 arff 而不是 liac-arff 的人，但这里不是这种情况。是的，就像我说的，如果我改用 BR 或其他东西都可以。它只是不适用于CM。我现在不知道该怎么办......我希望有人能提供帮助。提前致谢！

最好的问候

编辑：
在 fit() 之后，我让我打印 meka.classifier_dump，并使用我发布的第二个代码，它是空的！我已经和 BR 等其他人一起测试过它，它不是空的。所以我假设我在创建分类器时做错了什么？

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该错误weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.trees.J48: Cannot handle numeric class!指出 J48 算法不能用于数值类。这里的类是指你想学习的输出，而不是学习时使用的属性。J48 可以使用数字属性，但不能预测数字类。

您无法预测 J48 中的数值（例如将温度预测为整数），您只能使用 J48 预测标称类型（例如冷/中性/热之一）。

为了使用 J48，您需要将类更改为标称。

于 2019-03-21T11:09:31.460 回答