EclipseでWekaのAPIを呼び出す EclipseでWekaのAPIを呼び出す • Wekaではライブラリーが公開されていて、自分で作ったプログラムからWekaのAPI（Weka の製作者が用意したクラスやメソッド等）を呼び出すことができます • さっそくEclipseを起動しましょう EclipseでWekaのAPIを呼び出す • 適当な名前でJavaプロジェクトを作ります画像はWekaProjectにしています EclipseでWekaのAPIを呼び出すプロジェクトフォルダを右クリックし、ビルド・パス→ ビルドパスの構成と開いていきます EclipseでWekaのAPIを呼び出す • 図のような画面が出るので、外部jarの追加をクリックします EclipseでWekaのAPIを呼び出す • Wekaをインストールしたところにあるweka.jar を選択して開きます EclipseでWekaのAPIを呼び出す • ライブラリーの欄にweka.jarが表示されていれば成功です。OKを押して閉じます EclipseでWekaのAPIを呼び出す • プロジェクトの欄からもweka.jarが追加されていることがわかります ※weka.jarの場所を変更した場合は追加し直す必要がありますサンプルコードの実行 • 参考資料からJ48Test.javaをダウンロードして実行してみましょう ※作成したball.arffをコピーしてプロジェクト直下に置くこと実行結果 Ball.csvの解析結果が出力されましたプログラムの流れデータの読み込み・クラスの設定 ↓ （フィルターの設定） ↓ アルゴルズムの設定 ↓ 結果の評価データの読み込みデータを読み込みます。 Instancesは扱うデータの集合の情報をもつクラスです読み込んだ後にインデックス（何を出力するか）を設定します DataSource source = new DataSource(“ball.arff"); Instances data = source.getDataSet(); data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); フィルターの設定データの属性を減らしたり、値を補正する場合はフィルターの設定をします。今回の例では設定をしていませんアルゴリズムの設定 • フィルターの設定ができたら、アルゴリズムの指定をしてデータマイニングを行います • アルゴリズム毎にクラスが用意されています J48 j48 = new J48(); j48.buildClassifier(data); 結果の評価 • マイニングの具体的な評価を見たい時は Evaluationクラスを呼び出して出力します Evaluation eval = new Evaluation(data); eval.evaluateModel(j48, data); System.out.println(eval.toSummaryString()); System.out.println(eval.toClassDetailsString()); System.out.println(eval.toMatrixString()); 木の図示 • 木のビジュアライズをするTreeVisualizerクラスを使うことで木の図示も可能です木の図示図示する木の情報やノードの設定をしてフレームに載せます TreeVisualizer tv = new TreeVisualizer(null, j48.graph(), new PlaceNode2()); jf.getContentPane().add(tv, BorderLayout.CENTER); jf.setVisible(true); tv.fitToScreen(); 決定木からルールを取り出す • 生成した木からルールを抽出し、新しく得られたボールのデータを評価してみましょう J48クラスのtoSourceメソッドを使う • J48クラスには、Javaコード形式のIF-THEN形式のルールを出力するtoSourceメソッドがあります String source =j48.toSource(クラス名); ルールを出力するコード // 生成するjavaファイル名 String className = "BounceBallRule"; // javaコードの生成 String cl = j48.toSource(className); // ファイルの生成(同じフォルダに出力) PrintWriter pw = new PrintWriter(new BufferedWriter(new FileWriter( new File("src/" + className + ".java")))); // ファイルにルールを書き込む pw.println(cl); // ファイルを閉じる pw.close(); 実行結果 • プログラムを実行するとソースフォルダに BounceBallRule.javaというのが作成されています実行結果 • Eclipse上でも確認できます。表示されていない場合は、パッケージを右クリックしてリフレッシュを押す生成されたクラス class BounceBallRule { public static double classify(Object[] i) throws Exception { double p = Double.NaN; p = BounceBallRule.N1100d7a0(i); return p; } static double N1100d7a0(Object []i) { double p = Double.NaN; if (i[3] == null) { p = 0; } else if (i[3].equals("Yes")) { p = 0; } else if (i[3].equals("No")) { p = 1; } return p; } 革製かどうかによる分類 } ルールクラスの使い方 • 新しいデータの値を引数にして、classifyメソッドを呼び出します図は、Size:Small, Color:Blue, Weight:Light, Rubber?:No というボールの情報を設定新しいデータの評価 • さっそく新しいデータを評価してみましょうこのボールは弾まないという結果が得られた