Miért használjuk a weka eszközt?
Pontszám: 4,5/5 ( 40 szavazat )Vizualizációs eszközt biztosít az adatok ellenőrzéséhez . A különböző modellek alkalmazhatók ugyanarra az adatkészletre. Ezután összehasonlíthatja a különböző modellek teljesítményét, és kiválaszthatja a célnak leginkább megfelelőt. Így a WEKA használata összességében a gépi tanulási modellek gyorsabb fejlődését eredményezi.
Miért használjuk a WEKA-t?
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 működik a WEKA eszköz?
- Töltse le a Weka-t és telepítse. Látogassa meg a Weka letöltési oldalát, és keresse meg a Weka számítógépének megfelelő verzióját (Windows, Mac vagy Linux). ...
- Indítsa el a Weka-t. Indítsa el a Weka-t. ...
- Nyissa meg az adatokat/íriszt. arff Dataset. ...
- Válasszon ki és futtasson egy algoritmust. ...
- Eredmények áttekintése.
Széles körben használják a WEKA-t?
A WEKA webhelye a következőképpen írja le ezt a használatot: „…egy adott terület specialistája képes az ML segítségével hasznos ismereteket levonni olyan adatbázisokból, amelyek túl nagyok ahhoz, hogy kézzel elemezzék őket. A WEKA felhasználói ML kutatók és ipari tudósok, de széles körben használják oktatásra is .
A WEKA jó eszköz?
A Weka-nak sok gépi tanulási algoritmusa van. Ez nagyszerű, ez a Weka gépi tanulási platformként való használatának egyik nagy előnye. Hátránya, hogy kissé nyomasztó lehet tudni, hogy melyik algoritmust és mikor kell használni.
A WEKA szoftver használata adatbányászati feladatokhoz
Weka könnyű?
"Könnyű, egyszerű, de hatékony eszköz az adatbányászathoz" A Weka könnyen megtanulható . ... Különféle algoritmusok alkalmazásával kísérletezhetünk az adathalmazukkal, hogy megtudjuk, melyik modell ad gyorsabban nagyobb pontosságot.
Miért részesítjük előnyben a Pythont, mint az R-t?
A Python azonban egy általános célú, rendkívül rugalmas programozási nyelv, míg az R kifejezetten statisztikai számítástechnikára és adatelemzésre készült. Ezért az intelligensebb adatelemzők mindig Pythont vagy R-t használnak az egyes projektek pontos igényei szerint.
Hogyan használhatjuk a WEKA-t kereskedelmi alkalmazásokban?
Az olyan kereskedelmi projektek esetében, amelyek megkövetelik a WEKA kód terjesztésének képességét egy olyan program részeként, amely nem terjeszthető a GPL alatt, lehetséges, hogy megvásárolják a megfelelő licencet a megfelelő Java-osztályokban felsorolt szerzői jogok tulajdonosaitól .
A WEKA ingyenes kereskedelmi használatra?
A Weka egy nyílt forráskódú szoftver, amelyet a GNU General Public License alatt adtak ki. Számos ingyenes online tanfolyamot állítottunk össze, amelyek gépi tanulást és adatbányászatot tanítanak a Weka segítségével. A kurzusokról készült videók elérhetők a Youtube-on.
Mi a névleges adat a WEKA-ban?
A Numeric To Nominal azt jelenti , hogy néhány numerikus értéket Nominal változóvá alakít , ha ennek az attribútumnak kevés egyedi értéke van. Például, ha van egy ID attribútum, amely néhány részhalmazba csoportosítja az adatkészletet, akkor bölcs dolog lehet Nominal attribútummá konvertálni ahelyett, hogy számként kezelné.
Mi az adatbányászati eszközök négy fő típusa?
Az adatbányászati eszközök négy fő típusa a következő: Lekérdező és jelentéskészítő eszközök . Intelligens ügynökök. Többdimenziós elemző eszköz. Statisztikai eszköz.
Mik a Weka tulajdonságai?
A Weka szolgáltatásai közé tartozik a gépi tanulás, az adatbányászat, az előfeldolgozás, az osztályozás, a regresszió, a fürtözés, az asszociációs szabályok, az attribútumok kiválasztása, a kísérletek, a munkafolyamat és a vizualizáció . A Weka Java nyelven íródott, az új-zélandi Waikato Egyetemen fejlesztették ki.
Használhatom a Weka-t online?
A Web-Weka egy Linux szerveren lett üzemeltetve Apache Tomcattal. Mivel az eszköz online elérhető , platformfüggetlen, és nem igényel speciális szoftver telepítését az eszköz használatához.
Ki találta fel a Wekát?
Történelem. 1993-ban az új-zélandi Waikato Egyetem megkezdte a Weka eredeti verziójának fejlesztését, amely a Tcl/Tk, C és Makefiles keveréke lett. 1997-ben úgy döntöttek, hogy a Weka-t a semmiből újrafejlesztik Java nyelven, beleértve a modellező algoritmusok megvalósítását.
Mit jelent a Weka?
A Weka egy mozaikszó, ami a Waikato Environment for Knowledge Analysis rövidítése. Ez egy új-zélandi madár, a Weka neve is. A Weka öt olyan tulajdonsága, amelyet szívesen hirdetek: Nyílt forráskód: Nyílt forráskódú szoftverként adják ki a GNU GPL alatt.
Melyik a leggyakrabban használt fájlformátum a Weka számára?
A Weka szívesebben tölti be az adatokat ARFF formátumban . Az ARFF egy mozaikszó, amely az Attribute-Relation File Format rövidítése. Ez a CSV fájlformátum kiterjesztése, amelyben egy fejléc található, amely metaadatokat biztosít az oszlopokban lévő adattípusokról.
Feldolgozhatunk-e adatokat a Weka segítségével?
A terepen gyűjtött adatok sok nem kívánt dolgot tartalmaznak, ami rossz elemzéshez vezet. Az előfeldolgozás során elérhető funkciók bemutatásához a telepítéshez mellékelt Időjárás adatbázist használjuk. ... A fájl megnyitása...
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 tölthetem le a Weka eszközt?
- Kattintson a Letöltés és telepítés gombra.
- Válassza ki, melyiket szeretné letölteni: a „stabil” verziót (nem a „fejlesztői” verziót) a számítógépének megfelelő verziót; Windows, Mac OS vagy Linux.
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.
Meg kell tanulnom az R-t vagy a Python 2020-at?
A Python ezzel szemben megkönnyíti a replikálhatóságot és a hozzáférhetőséget, mint az R. Valójában, ha az elemzés eredményeit egy alkalmazásban vagy webhelyen kell felhasználnia, a Python a legjobb választás. Az összes statisztikai adat alapján bölcs dolog lenne megtanulni a Python nyelvet elsődleges nyelvként, amikor állás/munkaszerzésről van szó.
Az R jobb, mint a Python?
A fő különbség az R és a Python között: Adatelemzési célok. ... De míg az R-t főként statisztikai elemzésre használják, a Python általánosabb megközelítést kínál az adatok vitatására. A Python egy többcélú nyelv, hasonlóan a C++-hoz és a Java-hoz, könnyen megtanulható, olvasható szintaxissal.
Az R keményebb, mint a Python?
Az R-t a kezdők nehezen tudják megtanulni a nem szabványosított kódja miatt. A Python általában könnyebb a legtöbb tanuló számára, és simább lineáris görbéje van. Ezenkívül a Python kevesebb kódolási időt igényel, mivel könnyebben karbantartható, és szintaxisa hasonló az angol nyelvhez.
Mi az a TP ráta?
A valódi pozitív arány (TPR, más néven érzékenység) a következőképpen számítható ki: TP/TP+FN. A TPR annak a valószínűsége, hogy a tényleges pozitív teszt pozitív lesz . A valódi negatív arány (más néven specifitás), amely annak a valószínűsége, hogy egy tényleges negatív teszt negatív lesz.