Scikit-multilearn -包装器: meka.classifiers.multilable.meta.CM
我目前正在使用scikit-multilearn进行多标签分类。我必须使用meka.classifiers.multilabel.CM作为meka_classifier。
但是当我运行我的代码时，我会发现不同的错误，我不明白为什么..。
meka = Meka(
meka_classifier="meka.classifiers.multilabel.meta.CM",
weka_classifier = "weka.classifiers.trees.J48",
meka_classpath = meka_classpath#, #obtained via download_meka
)
print("Fit")
meka.fit(X_train, y_train)我不得不说，传输数据和路径(Weka &Java(通过wichcraft))都在工作。如果我将meka_classifier与BR交换，那么所有操作都可以。
运行代码后，我得到以下错误消息：
weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.trees.J48: Cannot handle numeric class!
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1067)
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1256)
at weka.core.Capabilities.test(Capabilities.java:1138)
at weka.core.Capabilities.testWithFail(Capabilities.java:1468)
at weka.classifiers.trees.J48.buildClassifier(J48.java:277)
at meka.classifiers.multilabel.meta.CM.buildClassifier(CM.java:50)
at meka.classifiers.multilabel.Evaluation.runExperiment(Evaluation.java:229)
at meka.classifiers.multilabel.ProblemTransformationMethod.runClassifier(ProblemTransformationMethod.java:172)
at meka.classifiers.multilabel.ProblemTransformationMethod.evaluation(ProblemTransformationMethod.java:152)
at meka.classifiers.multilabel.meta.CM.main(CM.java:83)奇怪的是，它说他不能处理数字值，因为如果我更改为BR，分类器对(相同的)数据没有问题。
在错误消息的上方还有一个关于如何使用分类器(选项)的文本。所以我尝试了另一种方法：
meka = Meka(
meka_classifier = "meka.classifiers.multilabel.meta.CM -I 10 -W meka.classifiers.multilabel.CC - -S 0 -W weka.classifiers.trees.J48",
#weka_classifier = "weka.classifiers.trees.J48",
meka_classpath = meka_classpath#, #obtained via download_meka
)
print("Fit Data")
meka.fit(X_train, y_train)
print("Predict")
prediction = meka.predict(x_test)存在带有weka_classifier的命令行，因为我尝试了不同的方法(将J48排除在meka_classifier之外，并将其包含在其中)。总之，我总是会犯同样的错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/*****/Desktop/MachineLearningClassifier/blabla.py", line 72, in <module>
prediction = meka.predict(x_test)
File "D:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\skmultilearn\ext\meka.py", line 314, in predict
self._parse_output()
File "D:\Users\*****\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\skmultilearn\ext\meka.py", line 374, in _parse_output
predictions = self.output_.split(predictions_split_head)[1].split(
IndexError: list index out of range我搜索了这个错误，在那里安装了arff而不是liac-arff，但这里不是这样的。是的，就像我说的，如果我换到BR或者别的什么都行。但对CM不起作用。我不知道现在该怎么办..。我希望有人能帮忙。提前感谢！
最好的问候
编辑：
在fit()之后，我让我打印meka.classifier_dump，使用我发布的第二个代码，它是空的！我已经和其他人测试过了，比如BR，但它并不是空的。所以我想我在创造分类器的时候做错了什么？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-03-21 11:09:31
错误weka.core.UnsupportedAttributeTypeException: weka.classifiers.trees.J48: Cannot handle numeric class!声明不能在数值类上使用J48算法。这里的类是指您想要学习的输出，而不是学习时使用的属性。J48可以使用数值属性，但不能预测数值类。
不能预测J48中的数值(例如，将温度预测为整数)，只能用J48 (例如冷/中性/热)预测标称类型。
为了使用J48，需要将类更改为标称。
https://stackoverflow.com/questions/55240922
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