为什么WEKA评估课需要训练实例？

Question

我不明白为什么Weka评估类构造函数需要训练实例才能工作。

有人能解释我吗？

理论上，评估只依赖于经过训练的模型(下一段代码中的)和测试数据(TestingSet)。

谢谢!

这就是一个例子：

// TrainingSet is the training Instances

// TestingSet is the testingInstances

// Build de classifier

Classifier cls = (Classifier) new NaiveBayes();

cls.buildClassifier(TrainingSet);

// Test the model

Evaluation eTest = new Evaluation(**TrainingSet**); 

eTest.evaluateModel(cls, TestingSet);

Answer 1

来自关于Weka的UMass波士顿计算机科学文档：

评估公共评估(实例数据)抛出java.lang.Exception 初始化计算的所有计数器。 参数： 训练实例的数据集，以获取一些头信息和先前的类分布信息。 抛出： java.lang.Exception -如果未定义类

您可以查看构造函数源这里。

Answer 2

对于我自己的问题，我有一个肯定的解决办法。我正在寻找使用一个分类器模型来评估测试文件的方法，这个分类器模型之前是经过训练并保存在一个文件中的。评估类不适合我，因为它需要构造函数中的列车数据。但它可以用于分类器的classifyInstance方法。

下面的代码就是一个例子：

public static void LoadAndTest(String filename_test, String filename_model) throws Exception {
   BufferedReader datafile_test = readDataFile(filename_test);
   Instances      data_test     = new Instances(datafile_test);
   data_test.setClassIndex(data_test.numAttributes() - 1);

   Classifier cls = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read(filename_model);
   int act = 0;
   for (int i = 0; i < data_test.numInstances(); i++) {
     double pred = cls.classifyInstance(data_test.instance(i));
     double real = data_test.instance(i).classValue();
     if (pred==real) {
       act = act + 1;
     }
   }  
   double pct = (double) act / (double) data_test.numInstances();
   System.out.println("Accuracy = " + pct);
}