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如何使用TestData在javaml中创建实例？

java machine-learning

如何使用TestData在javaml中创建实例？,java,machine-learning,knn,Java,Machine Learning,Knn,我的问题的一个小例子是 我在.data文件中有以下数据集： 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,Action 0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up" 2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,"Left" 4,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,"Left" 4,2,0,2,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up" 4,4,0,0,2,0,0,0,0,0,0,

我的问题的一个小例子是

我在
.data
文件中有以下数据集：

1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,Action
0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up"
2,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,"Left"
4,0,0,2,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,0,"Left"
4,2,0,2,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,"Up"
4,4,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2,"Up"
8,0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,2,0,0,0,"Left"
数据集有16个
int
特性，最后一列是
String
。我想使用前16个特性，使用
knn
预测最后一列

我已经成功地基于以下内容训练了我的模型

但是现在，我需要测试我的模型。因此，TestData的格式是，16个整数，我希望
knn
model能够预测动作

样本测试数据为：

4,4,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,2
基于代码，我需要从
net.sf.javaml.core.Instance
获得一个
实例
接口的对象，但问题是：

我想知道如何创建这样的实例？
好吧，您可以简单地使用要求一个双精度数组的方法。如果将测试数据转换为双精度
，则非常容易：


double[] testData = {32,16,8,2,16,8,2,2,8,2,0,0,0,0,0,0};
Instance inst=new SparseInstance(testData);
Object predictedClassValue = knn.classify(inst);
System.out.println("Result is: "+predictedClassValue);


我在您的回购协议上尝试了上述代码，它给了我：


Result is: Left



Result is: Left