Código de la práctica grupal de la asignatura SAD.

A continuación se listan las clases del código divididas por paquetes, según la entrega programada en la asignatura.

##Entrega 1 ###GetRaw Dado un conjunto de instancias en un formato ajeno a Weka (texto plano, csv o clasificado según directorios), esta clase los convierte a .arff para que puedan ser procesados por Weka. ###TransformRaw Dado un archivo .arff consistente en un texto y su clase, lo transforma en un Bag of Words para su posterior manipulación. ###MakeCompatible Dado un archivo .arff consistente en un texto y su clase, lo transforma en un Bag of Words tomando como referencia un diccionario con las palabras que compondrán el espacio de atributos. ##Entrega 2 ###FssInfoGain Dado un conjunto de instancias, esta clase reduce el número de atributos, es decir, elimina aquellos que sean redundantes o no aporten información. ###MakeCompatibleFss Dado un archivo .arff consistente en un texto y su clase, lo transforma en un Bag of Words tomando como referencia un conjunto de instancias al que (preferiblemente) se le ha aplicado el filtrado de atributos anteriormente. ###GetBaselineModel Dado un conjunto de instancias, esta clase crea un modelo clasificador NaiveBayes optimizado, el cual se podrá usar como baseline para cualquier otro modelo clasificador. ###ParamOptimization Dado un conjunto de instancias, esta clase devuelve los parametros óptimos para crear un clasificador SVM. ###GetModel Dado un conjunto de instancias, esta clase crea un modelo clasificador SVM optimizado. ##Entrega 3 ###Predictions Dado un conjunto de instancias, un modelo clasificador baseline y un segundo modelo clasificador, clasifica las instancias según ambos y guarda sus resultados.