Weka J48分类测试实例和返回值

Question

我有一个对象实例，它是J48树分类器的训练集。 正在插入该对象。 但是现在我需要对新数据进行分类。 假设我在火车上有24个属性。 在查询集中表示实例的最常用方法是什么？

每个实例必须具有23个属性（除标签值外，与火车集模式相同）或

使用与训练集相同的架构，将最后一个属性定义为标签，并且当它运行分类器时，以某种方式忽略了标签（我不确定这一点）？

第二个疑问来自分类：

j48.classifyInstance（）的返回值； 该值以双精度形式返回，并且根据API，它是测试集上的类的标识符。 但是，trainset.class.class_name_from_int的参数为int。 从classifyInstance返回的双精度数是否仅表示0、1，... numClasses-1，我只需要强制转换为int还是需要应用任何数学转换（例如ceil或floor）？

Answer 1

对于您的第一个问题：当您拥有标记的测试集时，我认为第二种方法更好，因为当测试实例也具有标签时，您也可以评估模型。 不需要省略标签，因为分类期间模型不会使用标签。

对于您的第二个问题， classifyInstance的双精度值classifyInstance为绝对足够：

String prediction = train.classAttribute().value((int)  classifier.classifyInstance(testInstance));