首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Python将WEKA分类器错误保存到arff文件?

使用Python将WEKA分类器错误保存到arff文件的步骤如下:

  1. 首先,确保已经安装了Python的WEKA接口库,可以使用pip命令进行安装。例如:pip install python-weka-wrapper3
  2. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import weka.core.serialization as serialization
import weka.core.converters as converters
import weka.classifiers as classifiers
import weka.core.dataset as dataset
  1. 加载WEKA分类器模型文件:
代码语言:txt
复制
classifier = serialization.read("path/to/classifier.model")

这里的"path/to/classifier.model"是WEKA分类器模型文件的路径。

  1. 加载待分类的数据集:
代码语言:txt
复制
data = converters.load_any_file("path/to/data.arff")

这里的"path/to/data.arff"是待分类的数据集文件的路径。

  1. 创建一个新的数据集,用于保存分类器的错误结果:
代码语言:txt
复制
error_data = dataset.Instances.copy_instances(data)
error_data.delete()
  1. 遍历数据集中的每个实例,使用分类器进行分类,并将分类错误的实例保存到新的数据集中:
代码语言:txt
复制
for i in range(data.num_instances):
    instance = data.get_instance(i)
    true_class = instance.get_class_value()
    predicted_class = classifier.classify_instance(instance)
    if true_class != predicted_class:
        error_data.add_instance(instance)
  1. 将保存错误结果的数据集保存为arff文件:
代码语言:txt
复制
converters.ArffSaver().save_file("path/to/error_data.arff", error_data)

这里的"path/to/error_data.arff"是保存错误结果的arff文件的路径。

通过以上步骤,你可以使用Python将WEKA分类器错误保存到arff文件。请注意,这里的代码示例仅供参考,具体实现可能需要根据你的实际情况进行调整。

相关搜索:如何在Python中使用filedialouge将DataFrame保存到Excel文件?如何使用python命令将Jupyter notebook输出保存到文件中?如何将分类器中信息最丰富的特征保存到变量中?(Python NLTK)如何使用python将Outlook API中的pdf附件保存到文件如何使用python将URL中的特定文本行保存到txt文件?如何使用JDBC附加器将错误日志保存到数据库中使用python将数据记录器中的实时数据保存到csv文件我尝试使用opencv python库使用cv2.imwrite()函数将图像保存到文件,但显示错误如何使用python中的selenium将下载的文件保存到特定的相关目录中如何使用python将本地html文件中的信息保存到文本文档中?如何使用Python将大文件上传到Google驱动器?如何使用project-lib python将二进制文件保存到我的项目资源中?如何使用mysql连接器执行.sql文件并将其保存到python的数据库中?如何在不使用显示器的情况下将文本转换为语音,并将文件保存到mp3?(python)如何将文本从ctl文件垂直连接到水平方向,然后使用python保存到新的ctl文件中?python如何使用flask中的werkzeug记录器将错误消息写入错误日志和主日志如何使用AJAX jquery将Outlook电子邮件项目中的附件保存到服务器文件夹如何使用Python而不是浏览器将jinja2输出渲染为文件如何使用SCP或SSH将文件复制到Python中的远程服务器?如何使用Python中的put方法将多个.csv文件传送到SFTP服务器
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何Weka中加载CSV机器学习数据

使用以下步骤,您可以数据集从CSV格式转换为ARFF格式,并将其与Weka workbench结合使用。如果您没有方便的CSV文件,可以使用鸢尾花数据集。...从UCI Machine Learning存储库 (传送门)中下载文件并将其保存到iris.csv的当前工作目录中。 1.启动Weka Chooser(选择)。...本节介绍如何Weka Explorer界面中加载CSV文件。您可以再次使用虹膜数据集,如果您没有加载CSV数据集,则练习。 1.启动Weka GUI Chooser(选择)。...数据加载到Excel后,可以将其导出为CSV格式。然后,您可以直接或通过首先将其转换为ARFF格式在Weka使用它。...具体来说,你了解到: 关于ARFF文件格式以及Weka如何使用它来表示机器学习的数据集。 如何使用ARFF-Viewer加载您的CSV数据并将其保存为ARFF格式。

8.5K100

Weka机器学习平台的迷你课程

您的Weka的安装目录包含着一个子目录,其中包含许多ARFF格式的标准机器学习数据集供您加载。 Weka也支持从原始CSV文件以及数据库加载数据,并根据需要将数据转换为ARFF。...在最后一课中,您将了解如何训练出最终模型并将其保存到文件中供以后使用。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...您刚刚在整个训练数据集上训练出最终模型,并将生成的模型保存到文件中。 您可以将此模型加载到Weka中,并使用它来预测新数据。...“Test options(测试选项)”更改为“Supplied test set(提供的测试集)”,然后选择data/diabetes.arff(这应当是您没有预测的新文件) 点击“Test options...新的预测现在将在“Classifier output(分类输出)”窗格中列出。 尝试保存不同的模型,并预测全新的数据集。 机器学习的Weka迷你课程的回顾 恭喜你,你做到了。做得好!

5.6K60
  • Weka机器学习使用介绍(数据+算法+实战)

    功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等,支持多种数据文件格式,如arff、xrff、csv等,主流的数据格式是csv和arff。...本文利用一个csv数据对Weka使用过程进行简单的介绍,并采用其中一种机器学习算法决策树进行实战,其他的一些机器学习算法在机器学习专辑里都有介绍。...为了使用方便我们可以将该处理后的数据通过Save保存为arff格式文件。 ? 之后直接导入arff格式的数据即可,省去了中间数据预处理的步骤。...三、 模型选择和实验 我们对预处理之后的数据进行分类,打开Classify选项卡 Classifier提供weka里的分类,常用的有bayes下的Naïve Bayes朴素贝叶斯、BayesNet贝叶斯信念网络...Confusion Matrix给出了测试样本的分类情况,通过它,可以很方便地看出正确分类错误分类的某一类样本的数量。 我们采用常用的J48决策树分类进行4折交叉验证,得到的实验结果如下: ?

    12.5K43

    如何使用Python图像转换为NumPy数组并将其保存到CSV文件

    在本教程中,我们向您展示如何使用 Python 图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组,并使用 CSV 模块 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中,我们介绍使用 Pillow 库图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以,让我们潜入! 如何图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件?...最后,我们使用 NumPy 库中的 np.savetxt() 方法 NumPy 数组保存到名为 output 的 CSV 文件中.csv。...结论 在本文中,我们学习了如何使用 Python 图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件

    44330

    WEKA使用指南

    WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具,在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。我在机缘巧合之下,从一门课程里学到这个工具,其轻便性、用户友好性给我留下了很深的印象,在此广而告之。...可以通过https://sourceforge.net/projects/weka/?source=directory下载weka。 一般使用探索环境就可以完成常用的挖掘分析任务了。...进入探索环境之后,主页是数据预处理选项卡,可以看到选项卡中还有分类、聚类、关联、变量选择和可视化几个。...然而略坑爹的地方是,WEKA默认的数据格式是独有的。 WEKA在自带的data目录里有很多示例数据集,其他地方就真的木有见过arff这种文件格式了。...WEKA的结果输出是我非常喜欢的一部分功能,模型介绍、分类准确率等都很整齐,很方便的对比几个模型的效果。

    2.2K60

    2 机器学习入门——逻辑回归第二课

    我们来看看逻辑回归处理样本数据的案例,假如说要分类的样本长这样 所有的数据下载地址:https://gitee.com/tianyalei/machine_learning,按对应章节查找。...导入到weka中后,我们需要修改一下result的类型,可以看到现在它是numeric,是数值型,我们需要将它转为nominal类型,即分类型。...我们点击右上角的save,保存为arff文件,然后打开arffresult属性改成这样保存,并重新打开这个arff。...我们把first-last改成3,代表只对第3个属性使用该Filter、然后点击Filter栏的apply。...下面的Matrix代表: 有35个本来为0的被成功预测为0,有5个本来为0的被预测错误。 有55个本来为1的本成功预测为1,有5个本来为1的被预测错误。 所以正确率90%。

    40031

    3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

    weka安装目录里有个data文件夹,里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。 拿weather.nominal.arff为例 ?...这个数据导入weka ? 我们先选择Logistics逻辑回归来试一下这个数据集 ?...OK,我们来使用决策树试试,先试试大名鼎鼎的C4.5分类,在weka中对应J48。 在trees里找到J48,同样选择10次折叠,点击start。 可以看到正确率在50%。...当然对于这个案例,通过使用融合梯度提升后的J48,也能让正确率达到70%多。...下面来看另一个数据集,鸢尾花,iris.arff,这个案例也非常知名,是UCI下载量最大的数据集,估计每个搞机器学习的helloworld阶段都会用过这个数据集。

    1.6K20

    ML Mastery 博客文章翻译(二)20220116 更新

    Python 中用于特征选择的递归特征消除(RFE) 如何为机器学习缩放带有异常值的数据 如何选择性缩放机器学习的数值输入变量 Python 中用于降维的奇异值分解 如何Python使用标准缩放和最小最大缩放变换...Python 开发随机森林集成 如何用 XGBoost 开发随机森林集成 如何Python 开发随机子空间集成 使用 Python 开发堆叠集成机器学习 集成学习中强学习与弱学习 如何Python... R 用于机器学习 什么是 R Machine Learning Mastery Weka 教程 Weka 机器学习迷你课程 使用 Weka 加快应用机器学习的进度 如何Weka 中更好地理解你的机器学习数据...我开始机器学习时犯的最大错误,以及如何避免 如何Weka 中逐步完成二分类项目 案例研究:预测五年内糖尿病的发作(第 1 部分,共 3 部分) 案例研究:预测五年内糖尿病的发作(第 2 部分,共...如何Weka 中运行你的第一个分类 如何Weka 中调整机器学习算法 在 Weka 中为更好的预测使用提升、装袋和混合集成 如何Weka 中加载 CSV 机器学习数据 使用关联规则学习的菜篮子分析

    4.4K30

    做股票数据挖掘的一些日志

    为了能让WEKA识别文件格式,我吧它另存为CSV文件,然后就可以用WEKA来做分析了。...回到操作上来,WEKA中Apriori算法会需要传一些参数进去,每个参数具体的意义其中都有注释,我们numrules改成1000,outputitemsets改成TRUE,metrictype设置成...,但是WEKA无法识别,后面我们查错觉得可能是OPENCSV这个项目本身的BUG,我们也没有多余的时间去查看项目的源码,所以最后还是换了一种方式:直接把XLS转换为ARFF格式。...) 这个规则的意思是当600036这支股票涨幅是在8.5355到涨停(或者更高,因为最早是没有涨停限制的)时,600000号股票是8.0135到涨停这个涨幅,这样的情况历史上发生了6次,但是有一次是被错误分类的...(如果不明白什么叫错误分类,可以去看看决策树的C4.5算法)换个容易理解的说法,即这条信息的可信度为6分之5。对于怎样处理规则会让用户觉得友好,我们觉得这是对我们的一大挑战。

    2K50

    支持中文文本数据挖掘的开源项目PyMining

    不过从我之前使用weka的经验来说,weka对于中文的支持非常糟糕,而且对于稍大一点的数据,就直接罢工不干了(我记得尝试过一个40M左右的文本的聚类任务,weka直接死掉了)。...目前项目使用Python作为开发语言,虽然之前只写过c++,但是从接触Python开始,就觉得Python语言在快速开发、可读性方面非常的适合,而且极其良好的跨平台型也是Python的优势,我平时的开发环境是在...图上的特征选择、朴素贝叶斯分类就是属于门内的内容,具体的算法具体分析。对于特征选择算法和朴素贝叶斯分类,可以点链接,看看wikipedia的定义。...如何使用PyMining: 如何获取项目(目前版本0.0.0.1,第一个开发版) GoogleCode地址:https://python-data-mining-platform.googlecode.com...具体的api请参考源文件, Segmenter: 一个非常简单的分词,采用贪心法进行分词。

    1.4K60

    数据分享|WEKA信贷违约预测报告:用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归|附代码数据

    至此预处理完毕,对训练集与测试集进行同样处理,为避免测试集与训练集不匹配问题,用记事本打开测试集.arff文件修改表头至与训练集一致。...Weka操作 在package manager中下载LibSVM包,并在classifier模块中选择最优参数选择CVParameterSelection,使用SVM分类算法。...test和train两个数据集中的target变量从数字型转化为名义型 CART 原理: C4.5中模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归。...当数据集属性之间的关系相对比较独立时,朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。 缺点 属性独立性的条件同时也是朴素贝叶斯分类的不足之处。...ID3 weka操作 相同步骤,target名义变量设置,cost sensitive 设置,假阳性错误的代价敏感度提高,选择ID3算法,结果如下,Recall 为75.2%,ROI 为1550000

    1K00

    机器学习之随机森林

    在这个过程中,为数据集创建子样本,并使用一个子样本来训练我们的决策模型。然后,我们综合每个模型的结果,通过投票(针对分类问题)或通过平均(针对回归问题)产生最后的结果。...在自助采样过程中使用输入数据的样本。在这里,三分之一的数据不是用于训练,而是用于测试。这些样本被称为“包外样本”,关于这些样本的错误被称为“包外错误”(out-of-bag error)。...算法实现 现在是时候看一看在Scala中如何实现随机森林算法了。我们使用决策树时一样使用Smile库。...我们可以使用它的error() 方法来显示我们的随机森林的外包错误。...准确性 我们的随机森林已经准备就绪,我们也检查了外包错误。我们知道,每一个预测也会产生一些错误。那么我们如何检查我们刚建立的随机森林的准确性呢? 还好我们有smile.validation 这个包!

    69380

    python分组聚合_python爬虫标签

    由于某些原因,回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中,我将给你一个直观的解释,说明什么是多标签分类,以及如何解决这个问题。...4.1.2分类链(Classifier Chains) 在这种情况下,第一个分类只在输入数据上进行训练,然后每个分类都在输入空间和链上的所有之前的分类上进行训练。...在下面给出的数据集里,我们X作为输入空间,而Y作为标签。 在分类链中,这个问题将被转换成4个不同的标签问题,就像下面所示。黄色部分是输入空间,白色部分代表目标变量。...4.1.3标签Powerset(Label Powerset) 在这方面,我们问题转化为一个多类问题,一个多类分类在训练数据中发现的所有唯一的标签组合上被训练。让我们通过一个例子来理解它。...因此,标签powerset这个问题转换为一个单一的多类问题,如下所示。 因此,标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。让我们看看它在Python中的实现。

    56220

    解决多标签分类问题(包括案例研究)

    由于某些原因,回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中,我将给你一个直观的解释,说明什么是多标签分类,以及如何解决这个问题。...4.1.2分类链(Classifier Chains) 在这种情况下,第一个分类只在输入数据上进行训练,然后每个分类都在输入空间和链上的所有之前的分类上进行训练。...在下面给出的数据集里,我们X作为输入空间,而Y作为标签。 ? 在分类链中,这个问题将被转换成4个不同的标签问题,就像下面所示。黄色部分是输入空间,白色部分代表目标变量。 ?...4.1.3标签Powerset(Label Powerset) 在这方面,我们问题转化为一个多类问题,一个多类分类在训练数据中发现的所有唯一的标签组合上被训练。让我们通过一个例子来理解它。 ?...因此,标签powerset这个问题转换为一个单一的多类问题,如下所示。 ? 因此,标签powerset给训练集中的每一个可能的标签组合提供了一个独特的类。让我们看看它在Python中的实现。

    4.7K60

    Python 第三方模块 科学计算 SciPy模块1 简介,常数,IO「建议收藏」

    interpolate 插值模块,提供各种1/2/n维插值算法,包括B样条插值/径向基函数插值 io IO模块,提供与其他文件(如Matlab文件,IDL文件,Wav(音频)文件,ARFF文件)的接口...:是否在写入时压缩矩阵;为bool oned_as:为'row'表示1维NumPy array写入为行向量 为'column'表示1维NumPy array写入为列向量...WAV文件:[None=]scipy.io.wavfile.write("",,) #参数说明: filename:指定要保存到文件;为str/...file handle rate:指定采样率;为int,单位为Hz(samples/sec) data:指定要保存的数据;为int/float ndarray 5.ARFF文件: #需要单独导入相关文件...: import scipy.io.arff 读取ARFF文件:[,=]scipy.io.arff.loadarff() #参数说明: f:指定要读取的文件;为

    1K20

    weka manual 3.6 翻译:1.1 引言

    你应该给java虚拟机增加堆的最大容量来避免内存错误,一般是通过 -Xmx1024M 或者 -Xmx1024m 分配1GB的空间,默认的64MB太小了。...如果你遇到了“找不到指定类”的错误,检查你的CLASSPATH目录下面有没有存放weka.jar。你也可以使用 -cp 命令来显式指定 CLASSPATH 目录。...我们会从基础的概念和思想讲起,然后是 weka.filters 包,它用来转换输入数据,例如预处理、转化、特征聚集以及其他。 接着,我们会关注机器学习的算法本身,他们在weka中叫做分类。...我们会限制在所有分类的通用设置上,并稍微讲解一下机器学习中所有主要方法的典型方法。 再接着,会提供一些实践性的例子。 最后,在weka的文档目录中,你可以找到所有weka中的java类。...它们可以在 weka-src.jar 中找到,并且可以在jdk提供的jar工具里查看(或者任何可以解压缩zip格式文件程序都行)。

    28330

    机器分类方法如何用在医学诊断案例——基于R的实现

    >set.seed(2) >samp<-c(sample(1:210,105),sample(211:310,50)) 2.1 决策树算法 决策树是一种逼近离散函数值的典型分类算法,对于非离散变量,连续型数据离散化同样可以进行决策树分析...决策树的本质是利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。以下就运用决策树算法对原始临床数据进行分析。...2.3 Adaboost Adaboost是一种迭代分类算法,不断地通过加权再抽样改进分类,每一次迭代时都针对前一个分类对某些观测值的误分缺陷加以修正,通常是在(放回)抽取样本时对那些误分的观测值增加权重...(相当于对正确分类的减少权重),这样就形成一个新的分类进入下一轮迭代。...在每轮迭代时都对这一轮产生的分类给出错误率,最终结果由各个阶段的分类的按照错误率加权投票产生。

    1.6K50
    领券