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Eclipse で Weka の API を呼び出す

Eclipse で Weka の API を呼び出す. Eclipse で Weka の API を呼び出す. Weka ではライブラリーが公開されていて、自分 で作ったプログラムから Weka の API （ Weka の製作者が用意したクラスやメソッド等）を呼び出すことができます さっそく Eclipse を起動しましょう. Eclipse で Weka の API を呼び出す. 適当な名前で Java プロジェクトを作ります 　　画像は WekaProject にしています. Eclipse で Weka の API を呼び出す. プロジェクトフォルダを右クリックし、

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Eclipse で Weka の API を呼び出す

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Presentation Transcript

  1. EclipseでWekaのAPIを呼び出す

  2. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • Wekaではライブラリーが公開されていて、自分で作ったプログラムからWekaのAPI（Wekaの製作者が用意したクラスやメソッド等）を呼び出すことができます • さっそくEclipseを起動しましょう

  3. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • 適当な名前でJavaプロジェクトを作ります 　　画像はWekaProjectにしています

  4. EclipseでWekaのAPIを呼び出す プロジェクトフォルダを右クリックし、 ビルド・パス→ ビルドパスの構成と開いていきます

  5. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • 図のような画面が出るので、外部jarの追加をクリックします

  6. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • Wekaをインストールしたところにあるweka.jarを選択して開きます

  7. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • ライブラリーの欄にweka.jarが表示されていれば成功です。OKを押して閉じます

  8. EclipseでWekaのAPIを呼び出す • プロジェクトの欄からもweka.jarが追加されていることがわかります ※weka.jarの場所を変更した場合は追加し直す必要があります

  9. サンプルコードの実行 • 参考資料からJ48Test.javaをダウンロードして実行してみましょう ※作成したball.arffをコピーしてプロジェクト直下に置くこと

  10. 実行結果 Ball.csvの解析結果が出力されました

  11. プログラムの流れ データの読み込み・クラスの設定 ↓ （フィルターの設定） ↓ アルゴルズムの設定 ↓ 結果の評価

  12. データの読み込み データを読み込みます。 Instancesは扱うデータの集合の情報をもつクラスです 読み込んだ後にインデックス（何を出力するか）を設定します DataSourcesource = new DataSource(“ball.arff"); Instances data = source.getDataSet(); data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);

  13. フィルターの設定 データの属性を減らしたり、値を補正する場合はフィルターの設定をします。 今回の例では設定をしていません

  14. アルゴリズムの設定 • フィルターの設定ができたら、アルゴリズムの指定をしてデータマイニングを行います • アルゴリズム毎にクラスが用意されています J48 j48 = new J48(); j48.buildClassifier(data);

  15. 結果の評価 • マイニングの具体的な評価を見たい時はEvaluationクラスを呼び出して出力します Evaluation eval = new Evaluation(data); eval.evaluateModel(j48, data); System.out.println(eval.toSummaryString()); System.out.println(eval.toClassDetailsString()); System.out.println(eval.toMatrixString());

  16. 木の図示 • 木のビジュアライズをするTreeVisualizerクラスを使うことで木の図示も可能です

  17. 木の図示 図示する木の情報やノードの設定をしてフレームに載せます TreeVisualizertv = new TreeVisualizer(null, j48.graph(), new PlaceNode2()); jf.getContentPane().add(tv, BorderLayout.CENTER); jf.setVisible(true); tv.fitToScreen();

  18. 決定木からルールを取り出す • 生成した木からルールを抽出し、新しく得られたボールのデータを評価してみましょう

  19. J48クラスのtoSourceメソッドを使う • J48クラスには、Javaコード形式のIF-THEN形式のルールを出力するtoSourceメソッドがあります String source =j48.toSource(クラス名);

  20. ルールを出力するコード // 生成するjavaファイル名 String className = "BounceBallRule"; // javaコードの生成 String cl = j48.toSource(className); // ファイルの生成(同じフォルダに出力) PrintWriter pw = new PrintWriter(new BufferedWriter(new FileWriter( new File("src/" + className + ".java")))); // ファイルにルールを書き込む pw.println(cl); // ファイルを閉じる pw.close();

  21. 実行結果 • プログラムを実行するとソースフォルダにBounceBallRule.javaというのが作成されています

  22. 実行結果 • Eclipse上でも確認できます。 表示されていない場合は、パッケージを右クリックしてリフレッシュを押す

  23. 生成されたクラス class BounceBallRule { public static double classify(Object[] i) throws Exception { double p = Double.NaN; p = BounceBallRule.N1100d7a0(i); return p; } static double N1100d7a0(Object []i) { double p = Double.NaN; if (i[3] == null) { p = 0; } else if (i[3].equals("Yes")) { p = 0; } else if (i[3].equals("No")) { p = 1; } return p; } } 革製かどうかによる分類

  24. ルールクラスの使い方 • 新しいデータの値を引数にして、classifyメソッドを呼び出します 図は、Size:Small, Color:Blue, Weight:Light, Rubber?:No というボールの情報を設定

  25. 新しいデータの評価 • さっそく新しいデータを評価してみましょう このボールは弾まないという結果が得られた

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