Java Weka过滤器会导致数据丢失

我用weka建立了一个随机森林模型。 我的数据存储在MySQL数据库中。我找不到直接从数据库（至少不是一个简单的数据库）创建weka数据集（“实例”对象）的方法，因此我使用以下代码查询数据库并将数据操作到weka数据集（实例）：

    List<MetadataRecord> metadata = acquireMetadata(); // Loading from DB

    int datasetSize = metadata.size();
    int numFeatures = MetadataRecord.FEATURE_NUM;  // Currently set to 14

    ArrayList<Attribute> atts = new ArrayList<Attribute>();
    List<Instance> instances = new ArrayList<Instance>();
    for (int feature = 0; feature < numFeatures; feature++) {
        Attribute current = new Attribute("Attribute" + feature, feature);
        if (feature == 0) {
            for (int obj = 0; obj < datasetSize; obj++) {
                instances.add(new SparseInstance(numFeatures));
            }
        }

        for (int obj = 0; obj < datasetSize; obj++) {
            MetadataRecord record = metadata.get(obj);
            Instance inst = instances.get(obj);
            switch (feature) {
            case 0:
                inst.setValue(current, record.labelId);
                break;
            case 1:
                inst.setValue(current, record.isSecured ? 2 : 1);
                break;
            case 2:
                inst.setValue(current, record.pageCount);
                break;
                // Spared cases 3-13...
            }
        }
        atts.add(current);
    }

    Instances newDataset = new Instances("Metadata", atts, instances.size());

    for (Instance inst : instances) {
        newDataset.add(inst);
    }
    newDataset.setClassIndex(0);

这很好，但令人惊讶的是，在调试数据集时，一些数据丢失了

在应用过滤器之前：

@attribute Attribute0 numeric
@attribute Attribute1 numeric
@attribute Attribute2 numeric
// Spared the other 10 Attributes
@data
{0 1005,1 1,2 19,3 1123,4 7,5 25,6 0.66,7 49,8 2892.21,9 5.32,10 22.63,11 0.4,12 48.95,13 5.29}

@attribute Attribute0 {0,2,3,4,5,6,7,9,11,12,18,22,23,24,25,35,36,39,40,45,51,56,60,67,68,69,78,79,83,84,85,88,94,98,126,127,128,1001,1003,1004,1005,1007,1008,1009,1012,1013,1017,1018,1019,1022}
@attribute Attribute1 {1,2}
@attribute Attribute2 numeric
// Spared the other 10 Attributes
@data
{0 1005,2 19,3 1123,4 7,5 25,6 0.66,7 49,8 2892.21,9 5.32,10 22.63,11 0.4,12 48.95,13 5.29}

应用过滤器后：

@attribute Attribute0 numeric
@attribute Attribute1 numeric
@attribute Attribute2 numeric
// Spared the other 10 Attributes
@data
{0 1005,1 1,2 19,3 1123,4 7,5 25,6 0.66,7 49,8 2892.21,9 5.32,10 22.63,11 0.4,12 48.95,13 5.29}

@attribute Attribute0 {0,2,3,4,5,6,7,9,11,12,18,22,23,24,25,35,36,39,40,45,51,56,60,67,68,69,78,79,83,84,85,88,94,98,126,127,128,1001,1003,1004,1005,1007,1008,1009,1012,1013,1017,1018,1019,1022}
@attribute Attribute1 {1,2}
@attribute Attribute2 numeric
// Spared the other 10 Attributes
@data
{0 1005,2 19,3 1123,4 7,5 25,6 0.66,7 49,8 2892.21,9 5.32,10 22.63,11 0.4,12 48.95,13 5.29}

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为什么我丢失了第二个属性的值？

该功能没有丢失，只是没有明确包含在输出中，因为它是稀疏格式的。看看：

稀疏ARFF文件与ARFF文件非常相似，但值为0的数据不能显式表示

稀疏ARFF文件具有相同的头（即@relation和@attribute标记），但数据部分不同。而不是按顺序表示每个值，如下所示：

@data
0, X, 0, Y, "class A"
0, 0, W, 0, "class B"

@data
{1 X, 3 Y, 4 "class A"}
{2 W, 4 "class B"}

非零属性由属性编号及其值明确标识，如下所示：

@data
0, X, 0, Y, "class A"
0, 0, W, 0, "class B"

@data
{1 X, 3 Y, 4 "class A"}
{2 W, 4 "class B"}

每个实例都用大括号括起来，每个条目的格式为：其中index是属性索引（从0开始）

请注意，稀疏实例中省略的值为0，它们不是“缺少”值！如果某个值未知，则必须用问号（？）显式表示该值

尤其是最后一句话很重要。您的

属性1

有两个可能的值，1和2。由于它现在是标称值，因此值1的索引为0。并且省略了索引为0的值

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同样：这只是内存中的表示，当您将其打印到文件或屏幕时。您的数据集的实际内容没有更改。

感谢您提供了非常详尽的答案。这种表现，就像weka中的其他东西一样，在我看来很奇怪，但我想我不得不接受它。不客气。您可以只使用“Instance”而不是“SparseInstance”，它应该为您提供正常的输出。然而，“Instance”不是一个接口，因此如果没有具体的实现（如SparseInstance或DenseInstance）就无法实例化？这取决于您的Weka版本。在稳定分支（3.6.x）中，它是一个类。