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python-weka-wrapper:找不到ChiSquaredAttributeEval类

python-weka-wrapper是一个Python的第三方库,用于与Weka机器学习工具进行集成。它提供了一个Python接口,使得可以通过Python代码调用Weka的功能和算法。

针对你提到的找不到ChiSquaredAttributeEval类的问题,ChiSquaredAttributeEval是Weka中的一个特征选择算法,用于评估特征与目标变量之间的相关性。在python-weka-wrapper中,可以通过以下步骤来解决找不到ChiSquaredAttributeEval类的问题:

  1. 确保已经正确安装了python-weka-wrapper库。可以通过pip命令进行安装:
代码语言:txt
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pip install python-weka-wrapper

代码语言:txt
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  1. 导入所需的类和方法:
代码语言:python
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from weka.core.converters import Loader

from weka.attribute_selection import ASSearch, ASEvaluation, AttributeSelection

from weka.classifiers import Classifier

代码语言:txt
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  1. 加载数据集:
代码语言:python
代码运行次数:0
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loader = Loader(classname="weka.core.converters.ArffLoader")

data = loader.load_file("path/to/your/data.arff")

data.class_is_last()

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  1. 创建特征选择器对象:
代码语言:python
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search = ASSearch(classname="weka.attributeSelection.ChiSquaredAttributeEval")

eval = ASEvaluation(classname="weka.attributeSelection.ChiSquaredAttributeEval")

attsel = AttributeSelection()

attsel.search(search)

attsel.evaluator(eval)

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  1. 应用特征选择器:
代码语言:python
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attsel.select_attributes(data)

selected_indices = attsel.selected_attributes()

代码语言:txt
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通过以上步骤,你可以成功使用python-weka-wrapper库中的ChiSquaredAttributeEval类进行特征选择。

关于python-weka-wrapper的更多信息和使用方法,你可以参考腾讯云的文档和示例代码:

请注意,以上提供的是腾讯云相关产品和文档链接,仅供参考。

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