Java 使用weka'；创建阈值文件；s命令行

我需要从经过训练的分类器中自动获取阈值曲线，因此我正在研究如何使用命令行（目前使用的是Weka的SimpleCLI）来实现这一点。根据

java weka.classifiers.functions.Logistic-h的输出，我尝试使用
-threshold文件
参数，如下所述：

-threshold-file <file>
    The file to save the threshold data to.
    The format is determined by the extensions, e.g., '.arff' for ARFF 
    format or '.csv' for CSV.

这给了我以下两种情况之一：

java.lang.NullPointerException

或者这个（或者两者都有）：

（从Windows cmd.exe执行此命令时，我得到的消息大致相同。请注意，我在Windows 7计算机（64位）和Java 7（更新55）中使用的是Weka 3.7.11。）

请注意，删除最后一部分将使命令正常工作，但不会创建所需的阈值文件

我尝试过这一系列的许多变体，结果都是一样的。我不熟悉java。我需要的是知道我是怎么做的

提前谢谢

更新：有人向我指出，
weka.classifiers.evaluation.ThresholdCurve.getCurve（ThresholdCurve.java:125）
行是：

if ((predictions.size() == 0)
  || (((NominalPrediction) predictions.get(0)).distribution().length <= classIndex)) {
  return null;
}

if（（predictions.size（）==0）
||（（（NominalPrediction）predictions.get（0））.distribution（）.length用于调用简单cli分类器的代码不会生成任何计算结果，您可以根据这些结果获得阈值曲线。
您可以执行以下操作


删除-no cv参数
使用-T选项指定测试文件
非常感谢@UditG，你说得对。我仍然不需要为培训指定测试文件，因为我需要它。我发现的另一个选项是：使用-t选项（
-t.\data\iris.arff
）指定用于培训的同一文件。即使使用
-no-cv
选项，这也可以工作。
weka.classifiers.evaluation.ThresholdCurve.getCurve(ThresholdCurve.java:125)
weka.classifiers.evaluation.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:1739)
weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:650)
weka.classifiers.AbstractClassifier.runClassifier(AbstractClassifier.java:359)
weka.classifiers.functions.Logistic.main(Logistic.java:1134)
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source)
weka.gui.SimpleCLIPanel$ClassRunner.run(SimpleCLIPanel.java:199)

at weka.classifiers.evaluation.ThresholdCurve.getCurve(ThresholdCurve.java:125)
at weka.classifiers.evaluation.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:1739)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:650)
at weka.classifiers.AbstractClassifier.runClassifier(AbstractClassifier.java:359)
at weka.classifiers.functions.Logistic.main(Logistic.java:1134)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source)
at weka.gui.SimpleCLIPanel$ClassRunner.run(SimpleCLIPanel.java:199)

if ((predictions.size() == 0)
  || (((NominalPrediction) predictions.get(0)).distribution().length <= classIndex)) {
  return null;
}