weka包装器属性选择随机森林java答案

【问题标题】：weka wrapper attribute selection random forest javaweka包装器属性选择随机森林java
【发布时间】：2017-06-07 00:12:59
【问题描述】：

protected static void attSelection_w(Instances data) throws Exception { 
    AttributeSelection fs = new AttributeSelection();
    WrapperSubsetEval wrapper = new WrapperSubsetEval();

    wrapper.buildEvaluator(data);
    wrapper.setClassifier(new RandomForest());
    wrapper.setFolds(10);
    wrapper.setThreshold(0.001);

    fs.SelectAttributes(data);  
    fs.setEvaluator(wrapper);
    fs.setSearch(new BestFirst());
    System.out.println(fs.toResultsString());
}

以上是我使用随机森林 + bestfirst 搜索进行基于包装的属性选择的代码。但是，这会以某种方式使用 cfs 吐出结果，如下所示。

Search Method:
    Greedy Stepwise (forwards).
    Start set: no attributes
    Merit of best subset found:    0.287

Attribute Subset Evaluator (supervised, Class (nominal): 9 class):
    CFS Subset Evaluator
    Including locally predictive attributes

在整个班级中没有其他代码使用 CFS，而且我几乎被困住了。如果有任何帮助，我将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： java attributes selection weka feature-selection

【解决方案1】：

你刚才倒序得到了默认方法，正确的顺序是先设置参数，然后调用selection：

//first  
fs.setEvaluator(wrapper);
fs.setSearch(new BestFirst());
//then
fs.SelectAttributes(data);

【讨论】：

【解决方案2】：

只需设置类索引，创建实例数据后添加这一行

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

我检查过，它工作正常。

【讨论】：