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java - 如何使用 TestData 在 javaml 中创建实例？

问题描述

我的问题的小样本在repo中。

我在文件中有以下数据集.data：

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,Action
0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up"
2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,"Left"
4,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,"Left"
4,2,0,2,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up"
4,4,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,"Up"
8,0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,"Left"

数据集有 16 个int特征，最后一列是String. 我想使用前 16 个特征来预测最后一列knn。

我已经根据这个链接成功地训练了我的模型。

        knn = new KNearestNeighbors(5);
        knn.buildClassifier(data);

但现在，我需要测试我的模型。所以，TestData 的格式是 16 个整数，我希望knn模型能够预测动作。

样本测试数据为：

4,4,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2

根据我需要有一个Instance 接口对象的代码net.sf.javaml.core.Instance，但问题是：

我想知道如何创建这样的实例？

标签： javamachine-learningknn

解决方案

那么你可以简单地使用SparseInstance方法，它要求一个双精度数组。如果，您将您的 TestData 转换为Double，那么它将非常容易：

double[] testData = {32,16,8,2,16,8,2,2,8,2,0,0,0,0,0,0};
Instance inst=new SparseInstance(testData);
Object predictedClassValue = knn.classify(inst);
System.out.println("Result is: "+predictedClassValue);

我在您的仓库中尝试了上面的代码，它给了我：

Result is: Left

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