使用Python将WEKA分类器错误保存到arff文件的步骤如下:
pip install python-weka-wrapper3
import weka.core.serialization as serialization
import weka.core.converters as converters
import weka.classifiers as classifiers
import weka.core.dataset as dataset
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。
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。
error_data = dataset.Instances.copy_instances(data)
error_data.delete()
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)
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。
没有搜到相关的沙龙
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云