代码-Weka的NaiveBayes类
package kit.weka;
import java.io.File;
import weka.classifiers.CheckClassifier;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.evaluation.*;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.*;
public class NaiveBayesTest
{
public static void main(String[] args)
{
Instances ins = null;
Classifier cfs = null;
try
{
//读入训练测试样本
File file = new File("d:\\Program Files\\Weka-3-7\\data\\contact-lenses.arff");
ArffLoader loader = new ArffLoader();
loader.setFile(file);
ins = loader.getDataSet();
ins.setClassIndex(ins.numAttributes()-1);
//初始化分类器
cfs = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance();
//使用训练样本进行分类
cfs.buildClassifier(ins);
//使用测试样本测试分类器的学习效果
Instance testInst;
Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins);
int length = ins.numInstances();
for(int i = 0; i < length ; i++)
{
testInst = ins.instance(i);
testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(cfs, testInst);
}
//打印分类结果
System.out.println("分类的正确率"+(1-testingEvaluation.errorRate()));
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
.csharpcode, .csharpcode pre
{
font-size: small;
color: black;
font-family: consolas, "Courier New", courier, monospace;
background-color: #ffffff;
/*white-space: pre;*/
}
.csharpcode pre { margin: 0em; }
.csharpcode .rem { color: #008000; }
.csharpcode .kwrd { color: #0000ff; }
.csharpcode .str { color: #006080; }
.csharpcode .op { color: #0000c0; }
.csharpcode .preproc { color: #cc6633; }
.csharpcode .asp { background-color: #ffff00; }
.csharpcode .html { color: #800000; }
.csharpcode .attr { color: #ff0000; }
.csharpcode .alt
{
background-color: #f4f4f4;
width: 100%;
margin: 0em;
}
.csharpcode .lnum { color: #606060; }
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