java代码实现weka中J48模型的代码

以下是一个简单的Java代码示例，用于加载训练好的J48模型并对新数据进行预测：

import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;

public class J48Example {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载训练好的模型
        J48 j48 = (J48) weka.core.SerializationHelper.read("path/to/j48.model");

        // 加载测试数据
        DataSource source = new DataSource("path/to/test.arff");
        Instances testData = source.getDataSet();
        testData.setClassIndex(testData.numAttributes() - 1);

        // 对测试数据进行分类
        for (int i = 0; i < testData.numInstances(); i++) {
            double predictedClass = j48.classifyInstance(testData.instance(i));
            System.out.println("Instance " + (i+1) + " predicted class: " + testData.classAttribute().value((int) predictedClass));
        }
    }

}

在上面的代码中，我们首先使用 `weka.core.SerializationHelper.read()` 方法加载训练好的 J48 模型。然后，我们使用 `DataSource` 类加载测试数据，并将其设置为分类器需要的格式。最后，我们使用 `j48.classifyInstance()` 方法对每个实例进行分类，并打印出预测的类别。