Weka学习三(ensemble算法)
前两次我们讲了数据挖掘中比较常见的两类方法。这次我来介绍一下ensemble(集成技术),总的来说,ensemble技术是归类在分类中的。它的主要原理是通过集成多个分类器的效果来达到提高分类效果的目的。简单我们可以通过两张图片来看看集成的效果:
图一为多个基分类器单独工作时的分类效果图。图二为集成分类器的分类效果。我们可以看到集成分类器的分类曲线明显会平滑的多。来个比喻,在一件事情的表决上面,一个人的意见与多个人的意见相比,往往是多个人的意见来的准确一些。这是大概解释我们要提倡民主决策的原因吧。
Ensemble技术在数据挖掘方向主要在以下三个方向做工作:
1. 在样本上做文章,基分类器为同一个分类算法,主要的技术有bagging,boosting;
2. 在分类算法上做工作,即用于训练基分类器的样本相同,基分类器的算法不同,这是本文采用的方法;
3. 在样本属性集上做文章,即在不同的属性空间上构建基分类器,比较出名的是randomforestTree算法,这个在weka中也有实现。
现在我们来看看ensemble技术在weka中的实现过程。
package com.csdn;
import java.io.File;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.meta.Vote;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.SelectedTag;
import weka.core.converters.ArffLoader;
/*
* Date: 2009.4.3
* by: Wang Yi
* Email: wangyi19840906@yahoo.com.cn
* QQ: 270135367
*
*/
public class SimpleEnsemble {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Instances trainIns = null;
Instances testIns = null;
Classifier cfs1 = null;
Classifier cfs2 = null;
Classifier cfs3 = null;
Classifier[] cfsArray = new Classifier[3];
try{
/*
* 1.读入训练、测试样本
* 在此我们将训练样本和测试样本是由weka提供的segment数据集构成的
*/
File file= new File("C://Program Files//Weka-3-6//data//segment-challenge.arff");
ArffLoader loader = new ArffLoader();
loader.setFile(file);
trainIns = loader.getDataSet();
file = new File("C://Program Files//Weka-3-6//data//segment-test.arff");
loader.setFile(file);
testIns = loader.getDataSet();
//在使用样本之前一定要首先设置instances的classIndex,否则在使用instances对象是会抛出异常
trainIns.setClassIndex(trainIns.numAttributes()-1);
testIns.setClassIndex(testIns.numAttributes()-1);
/*
* 2.初始化基分类器
* 具体使用哪一种特定的分类器可以选择,请将特定分类器的class名称放入forName函数
* 这样就构建了一个简单的分类器
*/
//贝叶斯算法
cfs1 = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance();
//决策树算法,是我们常听说的C45的weka版本,不过在我看代码的过程中发现有一些与原始算法有点区别的地方。
//即在原始的C45算法中,我们规定没有一个属性节点在被使用(即被作为一个分裂节点以后,他将被从属性集合中去除掉)。
//但是在J48中没有这样做,它依然在下次分裂点前,使用全部的属性集合来探测一个合适的分裂点。这样做好不好?
cfs2 = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.trees.J48").newInstance();
//什么东东,不知道做什么用,平常很少用。本想要用LibSVM的,但是由于要加载一些包,比较麻烦。
cfs3 = (Classifier)Class.forName("weka.classifiers.rules.ZeroR").newInstance();
/*
* 3.构建ensemble分类器
*/
cfsArray[0] = cfs1;
cfsArray[1] = cfs2;
cfsArray[2] = cfs3;
Vote ensemble = new Vote();
/*
* 订制ensemble分类器的决策方式主要有:
* AVERAGE_RULE
* PRODUCT_RULE
* MAJORITY_VOTING_RULE
* MIN_RULE
* MAX_RULE
* MEDIAN_RULE
* 它们具体的工作方式,大家可以参考weka的说明文档。
* 在这里我们选择的是多数投票的决策规则
*/
SelectedTag tag1 = new SelectedTag(
Vote.MAJORITY_VOTING_RULE, Vote.TAGS_RULES);
ensemble.setCombinationRule(tag1);
ensemble.setClassifiers(cfsArray);
//设置随机数种子
ensemble.setSeed(2);
//训练ensemble分类器
ensemble.buildClassifier(trainIns);
/*
* 4.使用测试样本测试分类器的学习效果
* 在这里我们使用的训练样本和测试样本是同一个,在实际的工作中需要读入一个特定的测试样本
*/
Instance testInst;
/*
* Evaluation: Class for evaluating machine learning models
* 即它是用于检测分类模型的类
*/
Evaluation testingEvaluation = new Evaluation(testIns);
int length = testIns.numInstances();
for (int i =0; i < length; i++) {
testInst = testIns.instance(i);
//通过这个方法来用每个测试样本测试分类器的效果
testingEvaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(
ensemble, testInst);
}
/*
* 5.打印分类结果
* 在这里我们打印了分类器的正确率
* 其它的一些信息我们可以通过Evaluation对象的其它方法得到
*/
System.out.println( "分类器的正确率:" + (1- testingEvaluation.errorRate()));
}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
在weka中主要是通过weka.classifiers.meta.Vote来实现,基分类器是通过基分类器数组来设置的。同时我们可以自己设置集成分类器的决策方法,较为常用的是多数投票算法。
我在写下这篇文章是对ensemble分类器在segment数据集上的分类效果做了一个小小的测试,它对测试集segement-test的分类效果是0.8309的正确率。而我在使用单个分类器NaiveBayes,J48, ZeroR时它们的分类效果分别为0.7704、0.9617、0.1106 这样我们可以看到,ensemble分类器是可以矫正弱分类器的分类效果的。
总的来说,我在做实验的过程中,大部分的实验结果都表明ensemble技术确实是可以提高分类效果。当然这也是有国际上大牛的证明的,可不是我一个人这样说的。
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2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57