我尝试使用 Weka 的 OneClassClassifier 类对测试数据集中的一些实例进行分类。

我使用一个不同的训练数据集对分类器进行了训练。测试集和训练集（arff 文件）具有相同的属性结构，但测试集不包含任何类别值。
使用的分类器选项是 -tcl myclass（用于设置我的目标类别）。

运行 distributionForInstance(Instance) 方法时，我得到了以下错误：

  java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 3  # weka.core.DenseInstance.value(weka/core/DenseInstance.java:332)  # weka.core.AbstractInstance.isMissing(weka/core/AbstractInstance.java:315)  # weka.filters.unsupervised.attribute.AddValues.input(weka/filters/    unsupervised/attribute/AddValues.java:315)  # weka.classifiers.meta.OneClassClassifier.distributionForInstance(weka/    classifiers/meta/OneClassClassifier.java:1380)

使用其他分类器（例如 trees.RandomForest, functions.Logistic），我的程序可以成功运行。我做错了什么？

回答：

我刚刚找到了一个解决方案：

因为我的测试集没有分配任何类别值，所以当通过无监督属性 AddValues 过滤器添加“outlier”类别标签时，没有值可以加载。

当我使用

instance.setClassMissing();

将实例的类别值设置为缺失时，程序可以正常运行，错误也随之消失。