A weka támogatja a vizualizációt?
Pontszám: 5/5 ( 59 szavazat )A WEKA -ban az adatvizualizáció a WEKA-könyvtár összes adatkészletén elvégezhető . A nyers adatkészlet megtekinthető, valamint más algoritmusok eredő adatkészletei, például osztályozás, klaszterezés és társítás megjeleníthetők a WEKA segítségével.
Mi a vizualizáció a WEKA-ban?
A szűrők, osztályozók, fürtözők, asszociációk és attribútumkiválasztás mindegyik főbb weka-csomagja megjelenik az Intézőben, valamint egy Vizualizációs eszköz, amely lehetővé teszi az adatkészletek és az osztályozók és fürtözők előrejelzéseinek két dimenzióban történő megjelenítését.
Hogyan képzeli el a klasztereket a WEKA-ban?
A fürtözési eredmények megjelenítéséhez kattintson a jobb gombbal az eredménylistára, és válassza a fürt-hozzárendelések megjelenítése lehetőséget . Kiválaszthat két attribútum eltérő kombinációját, mint X és Y. 8. A fürtözési eredményeket a Vizualizáció panel Mentés gombjára kattintva mentheti.
Melyek a WEKA elemei?
A Weka három különböző módon használható – a grafikus felhasználói felületen, egy Java API-n és egy parancssori felületen keresztül. A grafikus felhasználói felület három összetevőből áll – az Intéző, a Kísérletező és a Knowledge Flow , az egyszerű parancssori felületen kívül.
Hogyan képzeli el a döntési fát a WEKA-ban?
- Lépjen az „Eredmények listája” szakaszba, és kattintson a jobb gombbal a betanított algoritmusra.
- Válassza a „Fa megjelenítése” opciót.
Adatbányászat a Weka segítségével (1.6: Az adatok megjelenítése)
Hogyan menthetjük meg a döntési fát a wekában?
- Kattintson jobb gombbal a modellhez tartozó eredményelemre az „Osztályozás” lap „Eredménylistájában”.
- Kattintson a „Modell mentése” gombra a jobb gombbal megjelenő menüben. Weka Modell mentése fájlba.
- Válasszon ki egy helyet, és írjon be egy fájlnevet, például „logistic”, kattintson a „Mentés” gombra.
Hogyan szerezhetek ID3-at a Wekában?
Az Id3 eléréséhez telepítenie kell a simpleEducationalLearningSchemes csomagot . A képernyőképen az Intéző ablak látható, de egy csomag telepítéséhez térjen vissza a GUI-választóhoz, és válassza ki a Csomagkezelőt az Eszközök menüből.
Melyik tesztet kell elvégezni a WEKA eszközzel?
A WEKA egy Java alapú szoftvercsomag, amely számos gépi tanulási algoritmust valósít meg. Különböző adatbányászati feladatok végrehajtására használható, mint például adatelőfeldolgozás, osztályozás, klaszterezés, asszociációs szabály bányászat és vizualizáció.
Mi a WEKA célja?
A Weka gépi tanulási algoritmusok gyűjteménye adatbányászati feladatokhoz . Az algoritmusok közvetlenül alkalmazhatók egy adatkészletre, vagy meghívhatók a saját Java-kódjából. A Weka eszközöket tartalmaz az adatok előfeldolgozásához, osztályozásához, regressziójához, klaszterezéshez, társítási szabályokhoz és megjelenítéshez.
Hogyan használja a WEKA-t az előrejelzéshez?
Feltételezve, hogy a Weka GUI-t szeretné használni, ezen a két lépésen kell keresztülmennie: Először is használjon előre felcímkézett adatokat egy osztályozó betanításához (használja a gyümölcsárak adatait). Győződjön meg arról, hogy az adatok ARFF formátumúak. Az edzés után mentse el a modellt a lemezére.
Mi az a klaszter a WEKA-ban?
A fürtözési algoritmus hasonló példányok csoportjait találja meg a teljes adatkészletben . A WEKA számos fürtözési algoritmust támogat, például EM, FilteredClusterer, HierarchicalClusterer, SimpleKMeans és így tovább. ... Az adatkészlet három, egyenként 50 példányos osztályt tartalmaz. Mindegyik osztály az írisz növénytípusára utal.
Mi az az elvárásmaximalizálási klaszterezés?
Az EM (expectation maximization) technika hasonló a K-Means technikához. ... Ahelyett, hogy példákat rendelne klaszterekhez, hogy maximalizálja a folytonos változók átlagbeli különbségeit, az EM klaszterező algoritmus egy vagy több valószínűségi eloszlás alapján számítja ki a klasztertagságok valószínűségét .
Mit csinál a visualize all Wekában?
Gyorsan áttekintést kaphatunk az adathalmaz összes attribútumának megoszlásáról és az eloszlások osztályonkénti bontásáról, ha az egyváltozós diagram felett található „Minden megjelenítése” gombra kattintunk. Weka Minden egyváltozós attribútum-eloszlás. Ezeket a diagramokat tekintve néhány érdekességet láthatunk erről az adatkészletről.
Miben különbözik a Weka?
Kérdés: mi a különbség a megkülönböztető és az egyedi között a weka-ban? Válasz: A megkülönböztető a kiválasztott attribútumhoz tartozó eltérő értékek számát jelenti . Egyedi: azoknak a példányoknak a száma és százalékos aránya, amelyeknek az attribútumhoz olyan értéke van, amelyet más példányok nem tartalmaznak az adatokban.
Weka jó?
Előnyök: A Weka volt az első eszköz, amelyet adatbányászathoz használtam. Ez egy jó eszköz az összes minimális funkcióval minden tanuló számára. Kiváló forrása a tanulásnak és a felfedezésnek. ... Az ezzel a szoftverrel megvalósítható gépi tanulási algoritmusok is nagyon könnyen érthetők.
Melyik a jobb Weka vagy Python?
A Python és a Weka olyan eszközök, amelyeket széles körben használnak az adatelemzés területén. ... Az eredmények azt mutatják, hogy a Python használata jobb teljesítményt nyújt a helyes/helytelen példányok, a pontosság és a visszahívás szempontjából.
Használják még a Weka-t?
A Weka-nak két verziója létezik: a Weka 3.8 a legújabb stabil verzió , a Weka 3.9 pedig a fejlesztői verzió.
Mennyi a százalékos felosztás Weka-ban?
Ha csak egy adatkészletünk lenne, ha nem lenne tesztkészletünk, akkor százalékos felosztást végezhetnénk. Íme egy százalékos felosztás: ez 66%-os edzési és 34%-os tesztadat lesz. Ez véletlenszerűen felosztja az adatkészletet. Ha ezt futtatom, 95%-ot kapok.
Mi az ARFF fájl a Wekában?
Az ARFF (Attribute-Relation File Format) fájl egy ASCII-szövegfájl, amely leírja az attribútumokon megosztó példányok listáját . Az ARFF fájlokat a Waikato Egyetem Számítástechnikai Tanszékének Machine Learning Projectje fejlesztette ki a Weka gépi tanulási szoftverrel való használatra.
Hogyan elemezzük a Weka adatállományát?
A Weka-ban feldolgozott adatok különféle adatbányászati technikákkal elemezhetők, mint például osztályozás, klaszterezés, asszociációs szabály bányászat, vizualizáció stb . algoritmusok. A 2. ábra azt a néhány feldolgozott attribútumot mutatja, amelyek kétdimenziós grafikus ábrázolásban vannak megjelenítve.
Mi az a J48 algoritmus a Weka-ban?
J48 Osztályozó. Ez egy olyan algoritmus, amely egy döntési fát állít elő, amelyet a C4 generál. 5 (az ID3 kiterjesztése). Statisztikai osztályozóként is ismert.
Mi az ID3 algoritmus a gépi tanulásban?
A döntési fa tanulásában az ID3 (Iterative Dichotomiser 3) egy Ross Quinlan által feltalált algoritmus, amellyel döntési fát állítanak elő egy adatkészletből . Az ID3 a C4 előfutára. 5 algoritmus, és jellemzően gépi tanulási és természetes nyelvi feldolgozási területeken használják.
Hogyan nyithatok meg weka fájlt?
- Indítsa el a Weka GUI-választót.
- Indítsa el a Weka Explorert az „Explorer” gombra kattintva. Képernyőkép a Weka Explorerről.
- Kattintson a „Fájl megnyitása…” gombra.
- Navigáljon az aktuális munkakönyvtárához. Módosítsa a „Files of Type” beállítást „CSV adatfájlok (*. csv)” értékre.