上一次最后的结果就是一个分类的值，可能让大家大失所望，这一次会给大家一个比较完美的答案，这就是Evaluation类，这次只讲一下最简单的用法，首先初始化一个Evaluation对象，Evaluation类没有无参的构造函数，一般用Instances对象作为构造函数的参数。
如果没有分开训练集和测试集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中crossValidateModel方法的四个参数分别为，第一个是分类器，第二个是在某个数据集上评价的数据集，第三个参数是交叉检验的次数（10是比较常见的），第四个是一个随机数对象。
如果有训练集和测试集，可以使用Evaluation 类中的evaluateModel方法，方法中的参数为：第一个为一个训练过的分类器，第二个参数是在某个数据集上评价的数据集。例中我为了简单用训练集再次做为测试集，希望大家不会糊涂。
提醒大家一下，使用crossValidateModel时，分类器不需要先训练，这其实也应该是常识了。
Evaluation中提供了多种输出方法，大家如果用过weka软件，会发现方法输出结果与软件中某个显示结果的是对应的。例中的三个方法toClassDetailsString，toSummaryString，toMatrixString比较常用。
package instanceTest;
import java.io.FileReader;
import java.util.Random;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
public class EvaluationTest
{
private Instances m_instances = null;
public void getFileInstances( String fileName ) throws Exception
{
FileReader frData = new FileReader( fileName );
m_instances = new Instances( frData );
m_instances.setClassIndex( m_instances.numAttributes() - 1 );
}
public void crossValidation() throws Exception
{
J48 classifier = new J48();
//NaiveBayes classifier = new NaiveBayes();
//SMO classifier = new SMO();
Evaluation eval = new Evaluation( m_instances );
eval.crossValidateModel( classifier, m_instances, 10, new Random(1));
System.out.println(eval.toClassDetailsString());
System.out.println(eval.toSummaryString());
System.out.println(eval.toMatrixString());
}
public void evaluateTestData() throws Exception
{
J48 classifier = new J48();
//NaiveBayes classifier = new NaiveBayes();
//SMO classifier = new SMO();
classifier.buildClassifier( m_instances );
Evaluation eval = new Evaluation( m_instances );
eval.evaluateModel( classifier, m_instances );
System.out.println(eval.toClassDetailsString());
System.out.println(eval.toSummaryString());
System.out.println(eval.toMatrixString());
}
public static void main( String[] args ) throws Exception
{
EvaluationTest etest = new EvaluationTest();
etest.getFileInstances( "F://Program Files//Weka-3-4//data//contact-lenses.arff");
etest.crossValidation();
System.out.println( "***********************************\n\n" );
etest.evaluateTestData();
}
}