Wekaは、シェーンが述べたように、IKVMといくつかの「グルーコード」を使用して、C＃から非常に簡単に使用できます。weka ページのチュートリアルに従って、「。Netバージョン」のwekaを作成してから、次のテストを実行してみてください。
[Fact]
public void BuildAndClassify()
{
var classifier = BuildClassifier();
AssertCanClassify(classifier);
}
[Fact]
public void DeserializeAndClassify()
{
BuildClassifier().Serialize("test.weka");
var classifier = Classifier.Deserialize<LinearRegression>("test.weka");
AssertCanClassify(classifier);
}
private static void AssertCanClassify(LinearRegression classifier)
{
var result = classifier.Classify(-402, -1);
Assert.InRange(result, 255.8d, 255.9d);
}
private static LinearRegression BuildClassifier()
{
var trainingSet = new TrainingSet("attribute1", "attribute2", "class")
.AddExample(-173, 3, -31)
.AddExample(-901, 1, 807)
.AddExample(-901, 1, 807)
.AddExample(-94, -2, -86);
return Classifier.Build<LinearRegression>(trainingSet);
}
最初のテストでは、分類子を作成して新しい例を分類する方法を示し、2番目のテストでは、ファイルから永続化された分類子を使用して例を分類する方法を示します。個別の属性をサポートする必要がある場合は、いくつかの変更が必要になります。上記のコードは2つのヘルパークラスを使用します。
public class TrainingSet
{
private readonly List<string> _attributes = new List<string>();
private readonly List<List<object>> _examples = new List<List<object>>();
public TrainingSet(params string[] attributes)
{
_attributes.AddRange(attributes);
}
public int AttributesCount
{
get { return _attributes.Count; }
}
public int ExamplesCount
{
get { return _examples.Count; }
}
public TrainingSet AddExample(params object[] example)
{
if (example.Length != _attributes.Count)
{
throw new InvalidOperationException(
String.Format("Invalid number of elements in example. Should be {0}, was {1}.", _attributes.Count,
_examples.Count));
}
_examples.Add(new List<object>(example));
return this;
}
public static implicit operator Instances(TrainingSet trainingSet)
{
var attributes = trainingSet._attributes.Select(x => new Attribute(x)).ToArray();
var featureVector = new FastVector(trainingSet.AttributesCount);
foreach (var attribute in attributes)
{
featureVector.addElement(attribute);
}
var instances = new Instances("Rel", featureVector, trainingSet.ExamplesCount);
instances.setClassIndex(trainingSet.AttributesCount - 1);
foreach (var example in trainingSet._examples)
{
var instance = new Instance(trainingSet.AttributesCount);
for (var i = 0; i < example.Count; i++)
{
instance.setValue(attributes[i], Convert.ToDouble(example[i]));
}
instances.add(instance);
}
return instances;
}
}
public static class Classifier
{
public static TClassifier Build<TClassifier>(TrainingSet trainingSet)
where TClassifier : weka.classifiers.Classifier, new()
{
var classifier = new TClassifier();
classifier.buildClassifier(trainingSet);
return classifier;
}
public static TClassifier Deserialize<TClassifier>(string filename)
{
return (TClassifier)SerializationHelper.read(filename);
}
public static void Serialize(this weka.classifiers.Classifier classifier, string filename)
{
SerializationHelper.write(filename, classifier);
}
public static double Classify(this weka.classifiers.Classifier classifier, params object[] example)
{
// instance lenght + 1, because class variable is not included in example
var instance = new Instance(example.Length + 1);
for (int i = 0; i < example.Length; i++)
{
instance.setValue(i, Convert.ToDouble(example[i]));
}
return classifier.classifyInstance(instance);
}
}