訓練第一個分類器使用 ZeroR 設定基線
ZeroR 是一個簡單的分類器。它不是每個例項執行，而是在類的一般分佈上執行。它選擇具有最大先驗概率的類。它不是一個好的分類器，因為它不使用候選者中的任何資訊，但它通常用作基線。注意：其他基線可用作 aswel，例如：行業標準分類器或手工製作的規則
// First we tell our data that it's class is hidden in the last attribute
data.setClassIndex(data.numAttributes() -1);
// Then we split the data in to two sets
// randomize first because we don't want unequal distributions
data.randomize(new java.util.Random(0));
Instances testset = new Instances(data, 0, 50);
Instances trainset = new Instances(data, 50, 99);
// Now we build a classifier
// Train it with the trainset
ZeroR classifier1 = new ZeroR();
classifier1.buildClassifier(trainset);
// Next we test it against the testset
Evaluation Test = new Evaluation(trainset);
Test.evaluateModel(classifier1, testset);
System.out.println(Test.toSummaryString());
該集中最大的類為你提供 34％的正確率。 （149 箇中的 50 個）
