Weka：属性选择过程中的监督离散化问题和错误"Not enough training instances"

Question

我在过去一个月左右的时间里一直在自己学习WEKA API（我是学生）。我正在做的是编写一个程序，该程序将过滤一组特定的数据并最终为其构建贝叶网络，而一周前，我已经完成了离散化类和属性选择类。就在几天前伊朗方法，完成此操作后，我开始在属性选择类中遇到此错误：

Exception in thread "main" weka.core.WekaException: 
weka.attributeSelection.CfsSubsetEval: Not enough training instances with class labels (required: 1, provided: 0)!
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1138)
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1023)
at weka.core.Capabilities.testWithFail(Capabilities.java:1302)
at weka.attributeSelection.CfsSubsetEval.buildEvaluator(CfsSubsetEval.java:331)
at weka.attributeSelection.AttributeSelection.SelectAttributes(AttributeSelection.java:597)
at weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection.batchFinished(AttributeSelection.java:456)
at weka.filters.Filter.useFilter(Filter.java:663)
at AttributeSelectionFilter.selectionFilter(AttributeSelectionFilter.java:29)
at Runner.main(Runner.java:70)

在更改工作之前，我的属性选择还不错，所以我认为我在离散班级中可能做错了什么。这个问题的另一部分与此有关，因为我还注意到我的离散化类似乎并没有真正使数据离散。它只是将所有数字数据放在一个范围内，而不是像Fayyad＆amp;那样战略性地汇总它。伊朗应该。

这是我的离散类：

import weka.core.Instances;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.supervised.attribute.Discretize;
import weka.filters.unsupervised.attribute.NumericToNominal;
public class DiscretizeFilter
{
    private Instances data;
    private boolean sensitiveOption;
    private Filter filter = new Discretize();
    public DiscretizeFilter(Instances data, boolean sensitiveOption)
    {
        this.data = data;
        this.sensitiveOption = sensitiveOption;
    }
    public Instances discreteFilter() throws Exception
    {
        NumericToNominal nm = new NumericToNominal();
        nm.setInputFormat(data);
        Filter.useFilter(data, nm);
        Instances nominalData = nm.getOutputFormat();
        if(sensitiveOption)//if the user wants extra sensitivity
        {
            String options[] = new String[1];
            options[0] = options[0];
            options[2] = "-E";
            ((Discretize) filter).setOptions(options);
        }
        filter.setInputFormat(nominalData);
        Filter.useFilter(nominalData,filter);
        return filter.getOutputFormat();
    }
}

这是我的属性选择类：

import weka.attributeSelection.BestFirst;
import weka.attributeSelection.CfsSubsetEval;
import weka.core.Instances;
import weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection;
public class AttributeSelectionFilter 
{
    public Instances selectionFilter(Instances data) throws Exception
    {
        AttributeSelection filter = new AttributeSelection();
        for(int i = 0; i < data.numInstances(); i++)
        {
            filter.input(data.instance(i));
        }
        CfsSubsetEval eval = new CfsSubsetEval();
        BestFirst search = new BestFirst();
        filter.setSearch(search);
        filter.setEvaluator(eval);
        filter.setInputFormat(data);
        AttributeSelection.useFilter(data, filter);
        return filter.getOutputFormat();
    }
    public int attributeCounter(Instances data)
    {
        return data.numAttributes();
    }
}

任何帮助将不胜感激！！！

Answer 1

内部WEKA将属性值作为双倍存储。似乎引发了一个异常，因为数据集中的每个实例（data）都"缺少类"，即出于任何原因，都给出了内部类属性值NAN（"非数字"）。如果正确创建/设置data's类属性，我建议双重检查。

Answer 2

我弄清楚了，这是我在离散类中误解方法" outputformat（）"的描述的错误。相反，我从useFilter（）中获得了过滤的实例，这解决了我的问题！我只是给出属性选择过滤错误的数据类型。