¿Cómo utilizar el proyecto de código abierto Java Weka para implementar el árbol de decisión J48 y admitir algoritmos de máquina vectorial y ejecutarlos en 10 conjuntos de datos UCI?

Archivo de entrada;

ArffLoader; cargador; =? nuevo; ArffLoader();

loader.setFile(archivo de entrada);

Instancias?setFile(archivo de entrada); Instancias?insTest?=?loader.getDataSet();

insTest.setClassIndex(insTest.numAttributes()-1);

double?sum?=?insTest.numInstances() ;

int?right?=?0;

Clasificador?clas?=?new?J48();

//Clasificador?clas?=? new?weka.classifiers.bayes.BayesNet();

clas.buildClassifier(insTrain);

for(int?i?=?0;?i?lt;?sum ;?i )?{

if(clas.classifyInstance(insTest.instance(i))?==?insTest.instance(i).classValue())?{

derecha ;

}

System.out.println(clas.classifyInstance(insTest.instance(i)) "? : " insTest.instance(i).classValue());

}

System.out.println("Precisión de clasificación: " derecha/suma);

}

Para svm, por favor Utilice el paquete wlsvm. El código es el mismo, es decir, Classifier class= new J48() usa una instancia de svm aquí.