首页>代码>java开源数据挖掘工具weka例子代码分享>/Weka/src/attributeSelection/UseMetaClassifier.java
package attributeSelection;

import java.io.File;
import java.util.Random;

import weka.attributeSelection.CfsSubsetEval;
import weka.attributeSelection.GreedyStepwise;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ArffLoader;

//使用元分类器
public class UseMetaClassifier {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// 加载数据
		ArffLoader loader = new ArffLoader();
		loader.setFile(new File("data/weather.numeric.arff"));
		Instances data = loader.getDataSet();
		if (data.classIndex() == -1) {// 设置最后一个属性作为类别属性
			data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
		}

		// 训练聚类器
		AttributeSelectedClassifier classifier=new AttributeSelectedClassifier();
		CfsSubsetEval eval=new CfsSubsetEval();
		GreedyStepwise search=new GreedyStepwise();
		search.setSearchBackwards(true);
		J48 base=new J48();
		classifier.setClassifier(base);
		classifier.setEvaluator(eval);
		classifier.setSearch(search);
		
		Evaluation evaluation=new Evaluation(data);
		evaluation.crossValidateModel(classifier, data, 10,new Random(1234));
		

		System.out.println(evaluation.toSummaryString());

	}

}
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