一、前期准备
1、加入依赖
百度搜索 maven，找到 maven 的 repository 仓库，寻找 weka 的依赖包：
找到稳定版本（我下载 weka 软件的时候就是这个版本，没有犹豫，就是它了），点击进去选择对应版本，依然是和自己软件版本一致：
点击进去可以看到对应的依赖语句代码了，当然也可以下载 jar 包，不过能偷懒就偷懒一下吧：
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<dependency> <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId> <artifactId>weka-stable</artifactId> <version>3.8.5</version> </dependency> |
2、新建 spring 项目，加入 weka 依赖
这里我创建的是 SpringBoot 项目，具体过程就不说了，超级简单。
创建一个 test 包，在建一个相关类就可以开始搞起了。
3、初步尝试
在网上找了半天，发现 weka 的实例代码比较少，搜关键词一大半网页都是软件 weka 的介绍，不得不说 java 搞 weka 实在是太过于小众了。
最终，皇天不负有心人，还是找到了一个代码实例：
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public class test { public static void main(String[] args) { Instances ins = null; Classifier cfs = null; try { // read the training set File file = new File("D:\\weka\\Weka-3-8-5\\data\\weather.numeric.arff"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); //ArffLoader类是weka.core.converters下的 loader.setFile(file); ins = loader.getDataSet(); System.out.println(ins.numAttributes()); ins.setClassIndex(ins.numAttributes() - 1); // 初始化分类器 cfs = (Classifier) Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance(); // 使用训练集对数据集训练 cfs.buildClassifier(ins); // 使用测试数据集测试分类器的性能 Instance testInst; Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(ins); int length = ins.numInstances(); //得到数据集样本个数 for (int i = 0; i < length; i++) { testInst = ins.instance(i); testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(cfs, testInst); } // print the classifying results System.out.println("分类正确率:" + (1 - testingEvaluation.errorRate())); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } |
有了代码实例，接下来就相对容易一些，至少有一个大体框架的实例可供参考。
二、逐步提升
1、任务：加载 arff 文件、csv 与 arff 文件之间转换
加载 arff 的两种方法：
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//方法一：使用DataSource类的read方法来加载arff文件 Instances data1=DataSource.read("data/weather.nominal.arff"); //方法二：使用直接制定加载器的方法来加载Arff文件 ArffLoader arffLoader=new ArffLoader();//创建ArffLoader实例 arffLoader.setSource(new File("data/weather.nominal.arff")); Instances data2=arffLoader.getDataSet(); |
将 arff 保存为 csv 文件：
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//方法一 Instances data=new Instances(DataSource.read("data/weather.nominal.arff")); DataSink.write("data/weather.csv", data); //方法二：明确指定转换器，保存为csv文件 CSVSaver saver=new CSVSaver(); saver.setInstances(data); saver.setFile(new File("data/weather2.csv")); saver.writeBatch(); |
将 csv 文件保存为 arff 文件：
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Instances allData = DataSource.read("E:\\dataset\\clusterData\\wine.csv"); ArffSaver saver = new ArffSaver(); saver.setInstances(allData); saver.setFile(new File("E:\\dataset\\clusterData\\wine.arff")); saver.writeBatch(); System.out.println("已经转化为arrf文件"); |
2、任务：切分数据集
代码例子中训练集和测试集用的都是同一个数据，这个就有点搞笑了，第一步认为暂定为学习切分数据集，至少也要有合适的训练集和测试集。
切分代码如下：
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//读取 Instances trainingSet = DataSource.read(path); //打乱顺序，因为后面要进行截取 trainingSet.randomize(new Random(0)); //训练集：测试集=4:1 int trainSize = (int) Math.round(trainingSet.numInstances() * 0.80); int testSize = trainingSet.numInstances() - trainSize; //从数据集中进行截取 Instances train = new Instances(trainingSet, 0, trainSize); Instances test = new Instances(trainingSet, trainSize, testSize); |
3、任务：修改测试数据一条一条进行测试
划分好了训练数据和测试数据，本打算将这个测试数据一起进行评估，结果报错如下：
查看源代码，找到原因在于 evaluateModelOnceAndRecordPrediction 函数本身只接受一条记录：
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public double evaluateModelOnceAndRecordPrediction(double[] dist, Instance instance) throws Exception { return this.m_delegate.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(dist, instance); } |
通过查看源代码，找到了一个可以一次性评估整个数据集的：
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public double[] evaluateModel(Classifier classifier, Instances data, Object... forPredictionsPrinting) throws Exception { return this.m_delegate.evaluateModel(classifier, data, forPredictionsPrinting); } |
除了查看源代码，也可以通过输入 Evaluation 加点的方式查看评估器对象有哪些函数，主要看函数参数里面有 classifier 同时还有 Instances 的，如果有，再看看函数名，基本上就可以确定。
最终原代码中的 for 循环测试，修改如下：
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testingEvaluation.evaluateModel(cfs,test); |
测试了一下，准确率和一条条测试一模一样。
4、任务：测试模型几种模式
如上图所示，在 weka 软件上，测试模型分为四种方法，那么对应的使用 java 代码也可以还原上面四种方法。
（1）Use traning set
第一种方法就是从网上搬运过来的原版代码——使用训练数据测试模型：
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for (int i = 0; i < length; i++) { testInst = ins.instance(i); //ins是数据集，既是训练数据也是测试数据 testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(cfs, testInst); } |
（2）Supplied test set
也就是重新加载一个新的数据集作为测试集，这个比较简单，仿照着数据集加载模式再来一次即可：
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File file = new File("你的测试数据集所在目录"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); //ArffLoader类是weka.core.converters下的 loader.setFile(file); Instances test = loader.getDataSet(); |
（3）Cross-validation
也就是交叉验证，这个原理大概说一下：
要进行交叉验证，要使用 Evaluation 类，该类就是用来评估测试机器学习模型的。
Evaluation 评估器有两种评估方法：
- 如果测试集和训练集没有分开，可以使用 crossValidateModel 方法，Evaluation 中crossValidate Model方法的四个参数分别为：
- 第一个是分类器
- 第二个是整个数据集（前面提到了测试集和训练集没有分开才使用这个）
- 第三个参数是交叉检验的次数（10 是比较常见的）
- 第四个是一个随机数对象。
- 如果有训练集和测试集，可以使用 Evaluation 类中的 evaluateModel 方法，方法中的参数为：第一个为一个训练过的分类器，第二个参数是测试数据集。
注意：如果采用crossValidateModel方法，是不能进行训练的，因为这个方法本身包含训练过程。
我们所说的交叉验证就是指第一种方法，也就是采用 crossValidateModel 方法进行测试，先看一下源代码：
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//创建分类器 J48 classifier = new J48(); Evaluation eval = new Evaluation( m_instances ); eval.crossValidateModel( classifier, m_instances, 10, new Random(1)); System.out.println(eval.toClassDetailsString()); System.out.println(eval.toSummaryString()); System.out.println(eval.toMatrixString()); |
问题一
这里有一个疑问的地方，就是评估器在构建对象的时候，需要一个数据集，那么这个数据集有什么用？必须是训练数据，还说什么数据集都可以？
我查看了一下源代码（在安装目录 Weka-3-8-5/doc/index.html）：
大家可以看到，data 参数的目的是为了获取信息的头部（估计是第一行信息，也就是特征名称）还有先验标签分布信息。
所有说，只要有这两个特征数据集即可，不过最好还是训练集为佳，毕竟这个先验标签分布信息不好说。
问题二
在网上查找代码的时候，发现一部分人在使用交叉验证的时候，用了 for 循环，而有的则没有使用，我上面的代码实例是后者，使用 for 循环的代码如下：
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//直接调用Evaluation即可完成 Evaluation eval = null; for (int i = 0; i < 10; i++) { eval = new Evaluation(Train); eval.crossValidateModel(m_classifier, Train, 10, new Random(i), args);// 实现交叉验证模型 } System.out.println(eval.toSummaryString());// 输出总结信息 System.out.println(eval.toClassDetailsString());// 输出分类详细信息 System.out.println(eval.toMatrixString());// 输出分类的混淆矩阵 |
到底用不用 for 循环，我特意查看了一下 crossValidateModel 函数的源代码（按住 Ctrl+点击鼠标），有这么一段代码：
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for(int i = 0; i < numFolds; ++i) { Instances train = data.trainCV(numFolds, i, random); this.setPriors(train); Classifier copiedClassifier = AbstractClassifier.makeCopy(classifier); copiedClassifier.buildClassifier(train); if (classificationOutput == null && forPrinting.length > 0) { ((StringBuffer)forPrinting[0]).append("\n=== Classifier model (training fold " + (i + 1) + ") ===\n\n" + copiedClassifier); } Instances test = data.testCV(numFolds, i); if (classificationOutput != null) { this.evaluateModel(copiedClassifier, test, forPrinting); } else { this.evaluateModel(copiedClassifier, test); } } |
可以看到，crossValidateModel 方法中本身进行了一个 for 循环，每次循环生成一次训练集和测试集（基于第二个参数），还有分类器，在评估分类器时，本质还是调用的 evaluateModel 方法。
问题三
交叉验证的目的是什么？很多帖子都说是用来测试模型的，但是交叉验证中本身是有训练过程的，你测试模型过程中，又训练了模型（会使模型参数发生变化），那么交叉验证完后的模型还是原来的模型吗？或者说你测试的模型还是原来的模型吗？
这个问题，在一个帖子上找到了答案：
（4）percentage split
这个就是按照比例切分了，代码如下：
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//打乱顺序，保证切分样本的随机性 dataSet.randomize(new Random(0)); //训练集：测试集=4:1 int trainSize = (int) Math.round(dataSet.numInstances() * 0.80); int testSize = dataSet.numInstances() - trainSize; //从数据集中进行截取 Instances train = new Instances(dataSet, 0, trainSize); Instances test = new Instances(dataSet, trainSize, testSize); |
5、任务：初始化分类器与配置参数
初始化分类器：
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// 初始化分类器，以下三种方法都可以 cfs = (Classifier) Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance(); J48 cfs = new J48(); //推荐使用该种方法，因为简单，而且配置参数也容易 cfs = new weka.classifiers.trees.J48(); |
分类器说好了，再来说一下配置参数问题，这个折腾了半天，主要是网上的资料太少了，找到一个源代码，还是错误的：
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String[] options ={"-B true"}; J48 classifier = new J48(); classifier.setOptions(options); |
运行上述代码会报错如下：
根据错误提示，显然是配置参数格式有问题，于是开始查看 setOptions 方法源代码：
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public void setOptions(java.lang.String[] options) throws java.lang.Exception Parses a given list of options. Valid options are: -U：Use unpruned tree. -O：Do not collapse tree. -C <pruning confidence> Set confidence threshold for pruning. (default 0.25) -M <minimum number of instances> Set minimum number of instances per leaf. (default 2) -R：Use reduced error pruning. -N <number of folds> Set number of folds for reduced error pruning. One fold is used as pruning set. (default 3) -B：Use binary splits only. -S：Don't perform subtree raising. -L：Do not clean up after the tree has been built. -A：Laplace smoothing for predicted probabilities. -J：Do not use MDL correction for info gain on numeric attributes. -Q <seed> Seed for random data shuffling (default 1). -doNotMakeSplitPointActualValue Do not make split point actual value. Specified by: setOptions in interface OptionHandler Overrides: setOptions in class AbstractClassifier Parameters: options - the list of options as an array of strings Throws: java.lang.Exception - if an option is not supported |
可以看到，只有参数含义，并没有我们想要的实例，后来，看到分类器还有一个 getOptions 方法，眼睛一亮，想到可以查看一下默认参数的格式是怎么样的，源代码如下：
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String[] options=cfs.getOptions(); for(int i=0;i<options.length;i++){ System.out.println(options[i]); } |
输出打印如下：
看到打印结果，果断知道了网上的实例为什么错误了，人家一个设置要分两个字符串来写，于是修改如下：
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String[] options ={"-B","true"}; J48 classifier = new J48(); classifier.setOptions(options); |
结果还是报错，也是佛了，最后的最后，想到了 weka 软件的参数设置：
看到上面 J48 后面出现的字符和通过 getOptions 打印出来的一样，点击进去，修改二分叉的属性（将 binarySplits 的 False 修改为 True），再看看果然发生了变化：
看到这里我才明白，根部不需要什么 true，对于这种非数值型参数设置只要一个字符串就可以，于是再次修改参数设置：
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String[] options ={"-B"}; J48 classifier = new J48(); classifier.setOptions(options); |
再次运行，没有报错，完美运行。
建议：先使用weka软件设置完参数，然后将参数复制粘贴过来就行了。
问题一
有一问题是，除了 J48 classifier = new J48();创建的对象能够使用 setOptions 方法，其他两种创建对象方式都不能使用该方法，不知道哪里有问题，查看源代码，三种方式指向的类都是同一个类，这个后续有时间再解决一下。
6、任务：从数据库读取数据生成 Instances
从 oracle 数据库读取：
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public static Instances oracleInput() throws Exception{ InstanceQuery query = new InstanceQuery(); String sql = "SELECT to_char(z.cydate,'yyyy/mm') AS d,sum(z.bcmoney) as c FROM zybc z" + " WHERE to_char(z.cydate,'yyyy/mm') IS NOT NULL" + " GROUP BY to_char(z.cydate,'yyyy/mm') ORDER BY to_date(to_char(z.cydate,'yyyy/mm'),'yyyy/mm') ASC"; //System.out.println(sql); query.setCustomPropsFile(new File("weka/weka_oracle.props")); query.setDatabaseURL("jdbc:oracle:thin:@192.168.2.133:1521/XE"); query.setUsername("***"); query.setPassword("***"); query.setQuery(sql); Instances data = query.retrieveInstances(); return data; } |
从 mysql 数据库读取：
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public static Instances mysqlInput() throws Exception{ InstanceQuery query = new InstanceQuery(); String sql = "SELECT * FROM iris"; //System.out.println(sql); query.setCustomPropsFile(new File("weka/weka_mysql.props")); query.setDatabaseURL("jdbc:mysql://localhost:3306/test"); query.setUsername("***"); query.setPassword("***"); query.setQuery(sql); Instances data = query.retrieveInstances(); return data; } |
7、任务：保存模型与加载模型
这个相对简单一下：
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//保存模型，参数一为模型保存文件，cfs为要保存的模型 SerializationHelper.write("J48.model", cfs); //加载模型 Classifier cfs = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("J48.model"); |
说实话，这一顿搞后，还是觉得通过 java 使用 weka 远没有软件方便，建议可以使用 weka 软件生成模型，再通过 java 直接调用模型即可，感觉会方便很多。
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