【人工智能】软件使用--weka如何进行数据预测

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1、注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的。即使你没有待预测数据集的Class属性的值，你也要添加这个属性，可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值。比如你可以将欲预测的类别设为?即缺失值。

2、在“Test Opion”中选择“Supplied test set”，并且“Set”成你要应用模型的数据集。

3、右键点击“Result list”中刚产生的那一项，选择“Re-evaluate model on current test set”。右边显示结果的区域中会增加一些内容，告诉你该模型应用在这个数据集上表现将如何。如果你的Class属性都是些缺失值，那这些内容是无意义 的，我们关注的是模型在新数据集上的预测值。
4、点击右键菜单中的“Visualize classifier errors”，将弹出一个新窗口显示一些有关预测误差的散点图。点击这个新窗口中的“Save”按钮，保存一个Arff文件。打开这个文件可以看到在倒 数第二个位置多了一个属性（predictedpep），这个属性上的值就是模型对每个实例的预测值。

可以用命令行获取更多的预测结果。

1、打开“Simple CLI”模块，像上面那样使用“J48”算法的命令格式为：
java weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2 -t directory-path\bank.arff -d directory-path \bank.model

这里面bank.arff是训练数据集。其中参数“ -C 0.25”和“-M 2”是和图形界面中所设的一样的。“-t ”后面跟着的是训练数据集的完整路径（包括目录和文件名），“-d ”后面跟着的是保存模型的完整路径。注意！这里我们可以把模型保存下来。

2、输入上述命令后，所得到树模型和误差分析会在“Simple CLI”上方显示，可以复制下来保存在文本文件里。误差是把模型应用到训练集上给出的。
把这个模型应用到“bank-new.arff”所用命令的格式为：
java weka.classifiers.trees.J48 -p 9 -l directory-path\bank.model -T directory-path \bank-new.arff
其中“-p 9”说的是模型中的待预测属性的真实值存在第9个（也就是“pep”）属性中，这里它们全部未知因此全部用缺失值代替。“-l”后面是模型的完整路径。“-T”后面是待预测数据集的完整路径。

3、输入上述命令后，在“Simple CLI”上方会有这样一些结果：
0 YES 0.75 ?
1 NO 0.7272727272727273 ?
2 YES 0.95 ?
3 YES 0.8813559322033898 ?
4 NO 0.8421052631578947 ?
...
这里的第一列就是我们提到过的“Instance_number”，第二列就是刚才的“predictedpep”，第四列则是“bank- new.arff”中原来的“pep”值（这里都是“?”缺失值）。第三列对预测结果的置信度（confidence ）。比如说对于实例0，我们有75%的把握说它的“pep”的值会是“YES”，对实例4我们有84.2%的把握说它的“pep”值会是“NO”。
我们看到，使用命令行至少有两个好处。一个是可以把模型保存下来，这样有新的待预测数据出现时，不用每次重新建模，直接应用保存好的模型即可。另一个是对预测结果给出了置信度，我们可以有选择的采纳预测结果，例如，只考虑那些置信度在85%以上的结果。