Я пытаюсь использовать прогноз с помощью python-weka-wrapper для автоматизации (цикла) результатов. Однако я не мог ошибиться. Это образец моих данных:
@relation data_new3
@attribute pos_x numeric
@attribute pos_y numeric
@attribute angle numeric
@attribute vel numeric
@attribute vel_x numeric
@attribute vel_y numeric
@data
414049364,21773560,75.06043,16.775027,15.827037,-5.559355
414049656,21773926,43.232657,4.452031,3.258594,-3.033504
414049938,21774287,43.836066,4.347145,4.300749,-0.633426
414050204,21774638,44.704315,4.157368,3.119995,2.747606
Это мой текущий код:
import weka.core.jvm as jvm
import weka.core.converters as conv
from weka.classifiers import Evaluation, Classifier
from weka.core.classes import Random
import weka.plot.classifiers as plcls
df = conv.load_any_file("data_new3.arff")
df.class_is_last()
cls = Classifier(classname="weka.classifiers.functions.LinearRegression", options=["-C","-S","1"])
evl = Evaluation(df)
evl.crossvalidate_model(cls, df, 10, Random(1))
plcls.plot_classifier_errors(evl.predictions, absolute=False, wait=True)
Следуя шагам, которые я использовал в Weka со скриншотом и работает:
введите здесь описание изображения
Чтобы уменьшить изображения, я объясню предыдущие шаги в тексте: 1-Откройте Weka 2-Перейдите в Проводник->Предварительная обработка->Открыть файл (выбранный data_new3.arff) 3-Перейдите на вкладку «Прогноз» и выберите два атрибута для прогноз 4-Click Start
Я предполагаю, что в моем коде есть некоторые ошибки, которые я не знаю, как решить. Как выбрать атрибуты для прогнозирования выбора цели. Итак, я хочу спрогнозировать pos_x и pos_y, я знаю, что использую class_is_last(), однако, независимо от того, выбираю ли я no_class или удаляю эту опцию, код дает сбой.
Любая подсказка?
