ArrayList转换为Instances对象

Question

我有一个ArrayList测试集。此列表包含我在WEKA中用于SMO评估的数据。我想使用评估weka类来对我的测试集进行分类。在最简单的情况下，我在ArrayList中只有一个图像提取特征。必须进行什么转换才能在下面的列表中使用我的列表：

Evaluation eval = new Evaluation(testset); // how can I cast testset2 Instances object?
eval.evaluateModelOnce(c, data);

这段代码来自here：我正在使用它来训练一个SMO模型。列车数据集包含特征提取的列车图像，存储在.arff文件中。在测试过程中，我在我的代码中读取一个图像，我计算特征，将它们存储在arrayList中，而不是将它们存储在.arff文件中。我想将列表直接转换为Instances对象，并继续进行分类。

编辑:我试着做一些其他的事情，首先将arrayList连接到双倍数据数组，然后继续我的trainSet：

int numAtts = data[0].length;
FastVector atts = new FastVector(numAtts);
for (int att = 0; att < numAtts; att++) {
 atts.addElement(new Attribute("Attribute" + att, att));
}

int numInstances = data.length;
Instances dataset = new Instances("Dataset", atts, numInstances);
for (int inst = 0; inst < numInstances; inst++) {
dataset.add(new Instance(1.0, data[inst]));
}

然而，我被接受了：

Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: javax.management.Attribute cannot be cast to weka.core.Attribute

编辑：

我稍微修改了一下代码

double data[][] = new double[1][];
data[0] = dt;

System.out.println(args[1]);
System.out.println(args[2]);
ClothesAnalysis asdf = new ClothesAnalysis();
weka.classifiers.Classifier c = asdf.loadModel(new File(args[1]), args[2]);


String opt = ("-C 100 -K weka.classifiers.functions.supportVector.NormalizedPolyKernel");
    String[] options = opt.split(" ");

int numAtts = data[0].length;
FastVector atts = new FastVector(numAtts);
for (int att = 0; att < numAtts; att++) {
 atts.addElement(new weka.core.Attribute("Attribute" + att, att));
}

int numInstances = data.length;
Instances dataset = new Instances("Dataset", atts, numInstances);
for (int inst = 0; inst < numInstances; inst++) {
 dataset.add(new Instance(1.0, data[inst]));
}

dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);

Evaluation eval = new Evaluation(dataset);

eval.evaluateModel(c, dataset);
System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));

我收到错误消息：

Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 84
at weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues.convertInstance(ReplaceMissingValues.java:274)
at   weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues.input(ReplaceMissingValues.java:140
     )
at weka.classifiers.functions.SMO.distributionForInstance(SMO.java:1368)
at weka.classifiers.Classifier.classifyInstance(Classifier.java:84)
at  
  weka.classifiers.Evaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(Evaluation.java:1448)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:1407)
at LBP.LBPDemo.main(LBPDemo.java:466)

EDIT2:我的问题是我必须在最后一个属性中添加类标签，所以我尝试添加：

atts.addElement(new weka.core.Attribute(" class {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}" , numAtts-1));

这些是我的问题的索引。但是，这不是向dataset添加索引的正确方式。当我在最后得到的属性中打印数据集时：

@attribute ' class {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}' numeric

我想要删除撇号和数字，以便正确读取。

Answer 1

假设您需要一个Instances对象，则不能将ArrayList类型转换为该对象。

我认为您需要将DataSource的getDataSet()与自定义Loader (constructor)一起使用。

我猜它应该是这样工作的：

new DataSource(new ListLoader(testData)).getDataSet();

Answer 2

我不确定这是否彻底回答了您的问题，但是如果您希望在生成实例时使用ArrayList<Attribute>而不是FastVector作为参数，请尝试为实例实现一个新的构造函数：

 /**
   * Creates an empty set of instances. Uses the given
   * attribute information. Sets the capacity of the set of 
   * instances to 0 if its negative. Given attribute information
   * must not be changed after this constructor has been used.
   *
   * @param name the name of the relation
   * @param attInfo the attribute information
   * @param capacity the capacity of the set
   * @throws IllegalArgumentException if attribute names are not unique
   */

public Instances(String name, ArrayList<Attribute> attInfo, int capacity) {

// check whether the attribute names are unique
HashSet<String> names = new HashSet<String>();
StringBuffer nonUniqueNames = new StringBuffer();
for (Attribute att: attInfo) {
  if (names.contains(att.name())) {
    nonUniqueNames.append("'" + att.name() +"' ");
  }
  names.add(att.name());
}
if (names.size() != attInfo.size())
  throw new IllegalArgumentException("Attribute names are not unique!" +
        " Causes: " + nonUniqueNames.toString());
names.clear();

m_RelationName = name;
m_ClassIndex = -1;
m_Attributes = attInfo;
for (int i = 0; i < numAttributes(); i++) {
  attribute(i).setIndex(i);
}
m_Instances = new ArrayList<Instance>(capacity);
} 

..。您只需将此代码复制粘贴到weka.core.Instances类即可

Answer 3

我找到了将数据从内存加载到weka实例的解决方案。不是最漂亮的，但它很管用。基本上，您将arff文件内容生成为一个字符串，然后从该字符串的StringReader创建实例对象。

String arffString = "@relation RelationName\n\n@attribute attributeName1\n@attribute attributeName2 {No,Yes}\n\n@data\n'atribute1value',?\n";
unlabeledData = new Instances(
new BufferedReader(new StringReader(arffString)));