我有一个对象实例，它是J48树分类器的训练集。正在插入该对象。但是，现在我需要对新数据进行分类。假设我在火车上有24个属性。在查询集中表示实例的最常用方法是什么？
每个实例必须具有23个属性（除标签值外，与火车集模式相同）或
使用与训练集相同的模式，将最后一个属性定义为标签，并且当它运行分类器时，以某种方式忽略了标签（我不确定这一点）？
第二个疑问来自分类：
j48.classifyInstance（）的返回值；此值以双精度形式返回，并且根据API，它是测试集上的类的标识符。但是，trainset.class.class_name_from_int的参数为int。从classifyInstance返回的双精度数是否仅表示0、1，... numClasses-1，我只需要强制转换为int还是需要应用任何数学转换（例如ceil或floor）？
对于您的第一个问题：当您拥有带标签的测试集时，我认为第二种方法更好，因为当您的测试实例也带有标签时，您也可以评估模型。不需要省略标签，因为分类期间模型不使用标签。
对于您的第二个问题，将classifyInstancelike的double值转换为绝对足够：
String prediction = train.classAttribute().value((int) classifier.classifyInstance(testInstance));
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