Использование MOA для классификации новых примеров?

Question

Я пытаюсь использовать библиотеку машинного обучения Java MOA для обучения потоку обучающих данных, а затем прогнозировать классы для потока тестовых данных. Первая часть работает нормально, используя (например)

Java -Cp. 1003 *

Но тогда я не могу понять, как использовать обученную модель (amodel.moa) в другом потоке (atest.arff) для прогнозирования классов. Кто-нибудь делал это раньше?

Answer 1

Попробуйте использовать «EvaluateModel» с параметром -m:

java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar moa.DoTask "EvaluateModel -m file:amodel.moa -s (ArffFileStream -f atest.arff -c -1) "

Answer 2

Может быть проще всего использовать оболочку Weka для классификаторов MOA:

java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar weka.classifiers.meta.MOA -B moa.classifiers.NaiveBayes -t atrain.arff -d amodel.model
java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar weka.classifiers.meta.MOA -T atest.arff -l amodel.model -p 4

Где, конечно, -p указывает столбец для прогнозирования.