Получить промежуточные результаты алгоритма большинства голосов в Weka

При использовании классификатора Weka для одного экземпляра он возвращает классификацию, например:

double classLabel = classifier.classifyInstance(instance);

Я также доверяю (например, используя классификатор RandomForest):

double[] confidences = classifier.distributionForInstance(instance);

Есть ли способ получить такую ​​же достоверность, если я использую классификатор Weka.classifiers.meta.vote, который объединяет несколько реальных классификаторов?


weka
person Jack Miller    schedule 01.10.2013    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Приведите классификатор к голосованию, затем вызовите getClassifiers():

Vote v = (Vote) classifier;
Classifier[] cs = v.getClassifiers();
for (Classifier subclassifier : cs) {
  double[] subconfidences = subclassifier.distributionForInstance(instance);
}
person Jack Miller    schedule 01.10.2013