InputMappedClassifierをwekaからjavaに実装する

Question

私はwekaからjavaコードにInputMappedClassifierを追加しようとしました。私のデータTrainとTestは互換性がないためです。 modelforの他のクラシファイアを使用する前に、誰かにそれを追加する方法をアドバイスしてもらえますか？

あり、私のコード

InputMappedClassifier mapped = new InputMappedClassifier(); 
     mapped.buildClassifier(Training); 
     Instances mappedClassifierDataset = mapped.getModelHeader(Training); 
     for (int i = 0; i < Training.numInstances(); i++) { 
      Instance map = mapped.constructMappedInstance(Training.instance(i)); 
      mappedClassifierDataset.add(map); 
     } 
     System.out.println(mappedClassifierDataset); 

     Classifier classifier = new NaiveBayes(); 
     classifier.buildClassifier(Training); 
     Evaluation eval = new Evaluation(Testing); 
     eval.evaluateModel(classifier, Testing); 
     evalResut = eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false); 

Answer 1

私はあなたが電車やテストデータセットに互換性がないという理由だけでInputMappedClassifierを使用したいとします。しかしどのくらい互換性のないがこれらのデータセットですか？ 列車のデータセットが存在しない機能が含まれている場合は、あなたのテスト-datest機能はトレーニングデータセットの機能のスーパーセット（電車の中ですべての機能がテストに加えて他の機能にも存在する）

InputMappedClassifier mappedCls = new InputMappedClassifier(); 
    cls.buildClassifier(data); 
    mappedCls.setModelHeader(data); 
    mappedCls.setClassifier(cls); 
    mappedCls.setSuppressMappingReport(true); 
    Evaluation eval = new Evaluation(testdata); 
    eval.evaluateModel(mappedCls, testdata); 

であれば、次のコードが動作しますテストデータセットでは、モデルを評価する前に、その逆も適用する必要があります。

希望します。