分類中にWeka nullPointerExceptionが発生しました

Question

モデルをトレーニングし、モデルを使用して再度分類するために使用しています。

私は最初の部分の統計を正しく取得していますが、2番目の部分は正しく表示されていません。 再度評価中にnullPointerExceptionを返します。私は私が書いたコードスニペットがある

など

java.lang.NullPointerException 
     at weka.classifiers.trees.m5.M5Base.classifyInstance(M5Base.java:514) 
     at wekaTest.<init>(wekaTest.java:44) 
     at wekaTest.main(wekaTest.java:71) 

をコード内で作成したインスタンス上でそれをテストするなどの操作のすべてのソートを試してみました：

wekaTest() 
{ 
    try 
    { 
     FileReader reader = new FileReader("3.arff"); 
     Instances instances = new Instances(reader); 

     // Make the last attribute be the class 
     int numAttr = instances.numAttributes(); 
     instances.setClassIndex(numAttr - 1); 
     M5P tree = new M5P(); 
     Evaluation eval = new Evaluation(instances); 
     eval.crossValidateModel(tree, instances, 10, new Random(1)); 
     System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false)); 
     weka.core.SerializationHelper.write("/path/tree.model", tree); 
     reader.close(); 

     FileReader reader2 = new FileReader("3.arff"); 
     Instances instances2 = new Instances(reader2); 
     instances2.setClassIndex(instances2.numAttributes() - 1); 
     reader2.close(); 

     Instances labeled = new Instances(instances2); 
     Classifier cls = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("/path/tree.model"); 

     //instances2.deleteAttributeAt(numAttr-1); 
     for(int j=0; j<instances2.numInstances() ;j++) 
     { 
       //instance temp = new instance(instances2.instance(j)); 
       //instances2.instance(j).setValue(numAttr-1,-1); 
       System.out.println("The instance: " + instances2.instance(j)); 
       double clsLabel = tree.classifyInstance(instances2.instance(j)); 
       labeled.instance(j).setClassValue(clsLabel);  
     } 
    } 
    catch(Exception ex) { ex.printStackTrace(); } 
} 

Answer 1

ありがとうAditya。実際には、あなたは正しいです！ 10倍のクロスバリデーションの後に書いているとき、変数はまだ初期化されていません。次のように

抜粋です：

try 
    { 
     FileReader reader2 = new FileReader("3.arff"); 
     Instances instances2 = new Instances(reader2); 
     instances2.setClassIndex(instances2.numAttributes() - 1); 
     reader2.close(); 
     int numAttr = instances2.numAttributes(); 

     Instances labeled = new Instances(instances2); 
     Classifier cls = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("/home/sumit/Desktop/weka test/tree.model"); 
     cls.setDebug(true); 

     Instance inst = new Instance(4); 
     inst.setValue(0, instances2.instance(0).value(0)); 
     inst.setValue(1, instances2.instance(0).value(1)); 
     inst.setValue(2, instances2.instance(0).value(2)); 
     inst.setValue(3, -1); 
     double clsLabelTest = cls.classifyInstance(inst); 
     System.out.println(clsLabelTest); 

     //instances2.deleteAttributeAt(numAttr-1); 
     for(int j=0; j<instances2.numInstances() ;j++) 
     { 
       //instance temp = new instance(instances2.instance(j)); 
       instances2.instance(j).setValue(numAttr-1,-1); 
       //System.out.println("The instance: " + instances2.instance(j)); 
       double clsLabel = cls.classifyInstance(instances2.instance(j)); 
       labeled.instance(j).setClassValue(clsLabel); 
     } 
     BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("/home/sumit/Desktop/weka test/labeled.arff"));   
     writer.write(labeled.toString()); 
     writer.newLine(); 
     writer.flush(); 
     writer.close(); 
     // Test the model 
     //Evaluation eTest = new Evaluation(instances2); 
     //eTest.evaluateModel(cls, instances2); 
    } 

Answer 2

することは、あなたが書いている木はまだないかもしれませ初期化されました。