Example usage for weka.classifiers.lazy IBk classifyInstance

Introduction

In this page you can find the example usage for weka.classifiers.lazy IBk classifyInstance.

Prototype

@Override
public double classifyInstance(Instance instance) throws Exception 

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Classifies the given test instance.

Usage

From source file:semana07.IrisKnn.java

public static void main(String[] args) throws FileNotFoundException, IOException, Exception {

    // DEFININDO CONJUNTO DE TREINAMENTO

    // - Definindo o leitor do arquivo arff

    FileReader baseIris = new FileReader("iris.arff");
    // - Definindo o grupo de instancias a partir do arquivo "simpsons.arff"

    Instances iris = new Instances(baseIris);

    // - Definindo o indice do atributo classe

    iris.setClassIndex(4);//from w ww .  ja v  a2  s. co m

    iris = iris.resample(new Debug.Random());

    Instances irisTreino = iris.trainCV(3, 0);
    Instances irisTeste = iris.testCV(3, 0);

    // DEFININDO EXEMPLO DESCONHECIDO

    //5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica
    Instance irisInst = new DenseInstance(iris.numAttributes());
    irisInst.setDataset(iris);
    irisInst.setValue(0, 5.9);
    irisInst.setValue(1, 3.0);
    irisInst.setValue(2, 5.1);
    irisInst.setValue(3, 1.8);

    // DEFININDO ALGORITMO DE CLASSIFICAO

    //NN

    IBk vizinhoIris = new IBk();

    //kNN

    IBk knnIris = new IBk(3);

    // MONTANDO CLASSIFICADOR
    //NN

    vizinhoIris.buildClassifier(irisTreino);

    //kNN

    knnIris.buildClassifier(irisTreino);

    // Definindo arquivo a ser escrito
    FileWriter writer = new FileWriter("iris.csv");

    // Escrevendo o cabealho do arquivo
    writer.append("Classe Real;Resultado NN;Resultado kNN");
    writer.append(System.lineSeparator());

    // Sada CLI / Console
    System.out.println("Classe Real;Resultado NN;Resultado kNN"); //Cabealho
    for (int i = 0; i <= irisTeste.numInstances() - 1; i++) {

        Instance testeIris = irisTeste.instance(i);

        // Sada CLI / Console do valor original
        System.out.print(testeIris.stringValue(4) + ";");

        // Escrevendo o valor original no arquivo
        writer.append(testeIris.stringValue(4) + ";");

        // Definindo o atributo classe como indefinido
        testeIris.setClassMissing();

        // CLASSIFICANDO A INSTANCIA
        // NN

        double respostaVizinho = vizinhoIris.classifyInstance(testeIris);
        testeIris.setValue(4, respostaVizinho);
        String stringVizinho = testeIris.stringValue(4);

        //kNN

        double respostaKnn = knnIris.classifyInstance(testeIris);

        // Atribuindo respota ao valor do atributo do index 4(classe)

        testeIris.setValue(4, respostaKnn);

        String stringKnn = testeIris.stringValue(4);
        // Adicionando resultado ao grupo de instancia iris

        iris.add(irisInst);

        //Escrevendo os resultados no arquivo iris.csv

        writer.append(stringVizinho + ";");
        writer.append(stringKnn + ";");
        writer.append(System.lineSeparator());

        // Exibindo via CLI / Console o resultado

        System.out.print(respostaVizinho + ";");
        System.out.print(respostaKnn + ";");
        System.out.println(testeIris.stringValue(4));
    }

    writer.flush();
    writer.close();

}

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