Java Weka：分割率を指定する方法は？

Question

モデルを作成して保存するコードを記述しました。それはうまく動作します。私の理解は、データはデフォルトで10倍に分割されているということです。モデルを作成するときに、データを2つのセット（トレーニングとテスト）に分割する必要があります。 WekaのUIで、私は "Percentage split"ラジオボタンを使ってそれを行うことができます。私はコードを通してそれをする方法を知りたい。私はそれを2つの部分に分けて欲しい。80％はトレーニングで、20％はテストである。ここに私のコードです。

 FilteredClassifier model = new FilteredClassifier(); 
     model.setFilter(new StringToWordVector()); 
     model.setClassifier(new NaiveBayesMultinomial()); 
     try { 
      model.buildClassifier(trainingSet); 
     } catch (Exception e1) { // TODO Auto-generated catch block 
      e1.printStackTrace(); 
     } 

     ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
       new FileOutputStream(
         "/Users/me/models/MyModel.model")); 
     oos.writeObject(model); 
     oos.flush(); 
     oos.close(); 

trainingSetここにはすでにインスタンスオブジェクトが設定されています。誰かがこれで私を助けることができますか？

ありがとうございます！ UIクラスで

Answer 1

ClassifierPanelの方法startClassifier()、私は次のコードが見つかりました：...ので、あなたのデータセットをランダム化した後

trainingSet.randomize(new java.util.Random(0)); 

を

// Percent split 

int trainSize = (int) Math.round(inst.numInstances() * percent 
    /100); 
int testSize = inst.numInstances() - trainSize; 
Instances train = new Instances(inst, 0, trainSize); 
Instances test = new Instances(inst, trainSize, testSize); 

を...私はあなたを分割示唆します同じ方法でtrainingSet：

int trainSize = (int) Math.round(trainingSet.numInstances() * 0.8); 
int testSize = trainingSet.numInstances() - trainSize; 
Instances train = new Instances(trainingSet, 0, trainSize); 
Instances test = new Instances(trainingSet, trainSize, testSize); 

あなたのセットのインスタンスの80％と分類器を訓練する：

model.buildClassifier(train); 

UPDATE：ChengkunWuの答え@のおかげで、私は上記のランダム化ステップを追加しました。

Answer 2

また、分割をランダム化することもできます。

data.randomize(new java.util.Random(0));