Weka开发［40］——保存与载入分类器(Saving and Loading Models)

       关于这个保存和载入分类器问我的人很多，其实这个问题网上已经有人写了Blog讲如何去做的了，这里我再翻译一下weka wiki上的两篇文章。

http://weka.wikispaces.com/Saving and loading models

http://weka.wikispaces.com/Serialization

Classifiers

命令行

       你可以用-d(dumping)命令保存一个训练后的分类器，比如：

java weka.classifiers.trees.J48 -t /some/where/train.arff -d /other/place/j48.model

       你可以用-l(load)命令载入一个分类器，并将它用于分类测试数据集，比如：

java weka.classifiers.trees.J48 -l /other/place/j48.model -T /some/where/test.arff

Explorer

       一个训练的模型可以用如下步骤保存，以J48为例：

1.       用/some/where/train.arff训练你的模型(也就是分类器)。

2.       在Results list上右击你想要保存的模型。

3.       选择Save model并将它保存到/other/place/j48.model

你可以将上述保存的模型用下面的步骤载入：

1.       用Supplied test set按钮将你的测试数据集/some/where/test.arff载入。

2.       在Results list上右击，选择Load model并选择/other/place/j48.model

3.       在Results list上右击，选择re-evaluate on current test set。

Serializing

       这里我们创建一个在/some/where/data数据集上训练的J48分类器cls，并且它保存成文件/some/where/j48.model：

//create J48

Classifier cls = new J48();

 

// train

Instances inst = new Instances(new BufferedReader(new FileReader(

       "/some/where/data.arff")));

inst.setClassIndex(inst.numAttributes() - 1);

cls.buildClassifier(inst);

 

// serialize model

ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(

       "/some/where/j48.model"));

oos.writeObject(cls);

oos.flush();

oos.close();

注意：

       在version>3.5.5时，这将更简单，最后几行可以缩减为：

// serialize model

SerializationHelper.write("/some/where/j48.model", cls);

Deserializing

       下面的代码是将前面保存的模型反序列化为cls，cls可以再将用于分类：

//deserialize model

ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream(

       "/some/where/j48.model"));

Classifier cls = (Classifier) ois.readObject();

ois.close();

注意：

       在version>3.5.5时，代码更加简单：

// deserialize model

Classifier cls = (Classifier) weka.core.SerializationHelper

       .read("/some/where/j48.model");