Example usage for weka.classifiers.lazy IB1 buildClassifier

List of usage examples for weka.classifiers.lazy IB1 buildClassifier

  1. HOME
  2. Java
  3. weka
  4. weka.classifiers.lazy.*
  5. IB1
  6. buildClassifier

Introduction

In this page you can find the example usage for weka.classifiers.lazy IB1 buildClassifier.

Prototype

@Override
public void buildClassifier(Instances instances) throws Exception

Source Link

Document

Generates the classifier.

Usage

From source file:Control.Classificador.java

public ArrayList<Resultado> classificar(Plano plano, Arquivo arq) {
    try {//ww  w. j av a2s . co  m
        FileReader leitor = new FileReader(arq.arquivo);
        Instances conjunto = new Instances(leitor);
        conjunto.setClassIndex(conjunto.numAttributes() - 1);
        Evaluation avaliacao = new Evaluation(conjunto);
        conjunto = conjunto.resample(new Random());

        Instances baseTreino = null, baseTeste = null;
        Random rand = new Random(1);

        if (plano.eHoldOut) {
            baseTeste = conjunto.testCV(3, 0);
            baseTreino = conjunto.trainCV(3, 0);
        } else {
            baseTeste = baseTreino = conjunto;
        }

        if (plano.IBK) {
            try {
                IB1 vizinho = new IB1();
                vizinho.buildClassifier(baseTeste);
                avaliacao.crossValidateModel(vizinho, baseTeste,
                        (plano.eHoldOut) ? 4 : baseTeste.numInstances(), rand);
                Resultado resultado = new Resultado("NN",
                        avaliacao.toMatrixString("Algortmo Vizinho Mais Prximo - Matriz de Confuso"),
                        avaliacao.toClassDetailsString("kNN"));
                resultado.setTaxaErro(avaliacao.errorRate());
                resultado.setTaxaAcerto(1 - avaliacao.errorRate());
                resultado.setRevocacao(recallToDouble(avaliacao, baseTeste));
                resultado.setPrecisao(precisionToDouble(avaliacao, baseTeste));
                this.resultados.add(resultado);
            } catch (UnsupportedAttributeTypeException ex) {
                Mensagem.erro("Algortmo IB1 no suporta atributos numricos!", "MTCS - ERRO");
            }
        }
        if (plano.J48) {
            try {
                J48 j48 = new J48();
                j48.buildClassifier(baseTeste);
                avaliacao.crossValidateModel(j48, baseTeste, (plano.eHoldOut) ? 4 : baseTeste.numInstances(),
                        rand);
                Resultado resultado = new Resultado("J48",
                        avaliacao.toMatrixString("Algortmo J48 - Matriz de Confuso"),
                        avaliacao.toClassDetailsString("J48"));
                resultado.setTaxaErro(avaliacao.errorRate());
                resultado.setTaxaAcerto(1 - avaliacao.errorRate());
                resultado.setRevocacao(recallToDouble(avaliacao, baseTeste));
                resultado.setPrecisao(precisionToDouble(avaliacao, baseTeste));
                this.resultados.add(resultado);
            } catch (UnsupportedAttributeTypeException ex) {
                Mensagem.erro("Algortmo J48 no suporta atributos nominais!", "MTCS - ERRO");
            }
        }
        if (plano.KNN) {
            try {
                IBk knn = new IBk(3);
                knn.buildClassifier(baseTeste);
                avaliacao.crossValidateModel(knn, baseTeste, (plano.eHoldOut) ? 4 : baseTeste.numInstances(),
                        rand);
                Resultado resultado = new Resultado("KNN",
                        avaliacao.toMatrixString("Algortmo KNN - Matriz de Confuso"),
                        avaliacao.toClassDetailsString("kNN"));
                resultado.setTaxaErro(avaliacao.errorRate());
                resultado.setTaxaAcerto(1 - avaliacao.errorRate());
                resultado.setRevocacao(recallToDouble(avaliacao, baseTeste));
                resultado.setPrecisao(precisionToDouble(avaliacao, baseTeste));
                this.resultados.add(resultado);
            } catch (UnsupportedAttributeTypeException ex) {
                Mensagem.erro("Algortmo KNN no suporta atributos numricos!", "MTCS - ERRO");
            }

        }
        if (plano.Naive) {
            NaiveBayes naive = new NaiveBayes();
            naive.buildClassifier(baseTeste);
            avaliacao.crossValidateModel(naive, baseTeste, (plano.eHoldOut) ? 4 : baseTeste.numInstances(),
                    rand);
            Resultado resultado = new Resultado("Naive",
                    avaliacao.toMatrixString("Algortmo NaiveBayes - Matriz de Confuso"),
                    avaliacao.toClassDetailsString("kNN"));
            resultado.setTaxaErro(avaliacao.errorRate());
            resultado.setTaxaAcerto(1 - avaliacao.errorRate());
            resultado.setRevocacao(recallToDouble(avaliacao, baseTeste));
            resultado.setPrecisao(precisionToDouble(avaliacao, baseTeste));
            this.resultados.add(resultado);
        }
        if (plano.Tree) {
            try {
                Id3 id3 = new Id3();
                id3.buildClassifier(baseTeste);
                avaliacao.crossValidateModel(id3, baseTeste, (plano.eHoldOut) ? 4 : baseTeste.numInstances(),
                        rand);
                Resultado resultado = new Resultado("ID3",
                        avaliacao.toMatrixString("Algortmo ID3 - Matriz de Confuso"),
                        avaliacao.toClassDetailsString("kNN"));
                resultado.setTaxaErro(avaliacao.errorRate());
                resultado.setTaxaAcerto(1 - avaliacao.errorRate());
                resultado.setRevocacao(recallToDouble(avaliacao, baseTeste));
                resultado.setPrecisao(precisionToDouble(avaliacao, baseTeste));
                this.resultados.add(resultado);
            } catch (UnsupportedAttributeTypeException ex) {
                Mensagem.erro("Algortmo Arvore de Deciso no suporta atributos numricos!",
                        "MTCS - ERRO");

            }
        }

    } catch (FileNotFoundException ex) {

        Logger.getLogger(Classificador.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    } catch (IOException ex) {
        Logger.getLogger(Classificador.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    } catch (NullPointerException ex) {
        Mensagem.erro("Selecione um arquivo para comear!", "MTCS - ERRO");
        Logger.getLogger(Classificador.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    } catch (Exception ex) {
        Logger.getLogger(Classificador.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    }

    return this.resultados;
}