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通过WEKA 进行数据挖掘

通过WEKA 进行数据挖掘

作者: Peng_001 | 来源:发表于2020-06-09 10:47 被阅读0次
  • weka 无法直接读取Excel文件


arff 文件格式要求

  • arff 文件内容


weka 头信息内容

  • 首先是关系声明


  • 接着是属性声明


  • 最后是数据信息


WEKA 属性类型与格式转换

数值型

标称型

字符串型

时间日期型

通过csv 转换xls 文件


WEKA 界面介绍

数据预处理及挖掘任务

  • 打开explorer 下界面


  • 我们可以直接食用WEKA 自带的范例文件。

  • 根据功能不同,WEKA 界面可分为8个区域。


区域1

切换不同的挖掘任务面板

区域2

常用功能按钮

区域3

数据类型筛选与属性类型转换(预处理的主要实现区域)

区域4

展示数据集的基本信息。

区域5

罗列所有属性,可以进行添加和删除的操作。

区域6

用于显示区域5 选择的属性的详细信息。

区域7

显示区域5 中属性信息的基本计数信息,并可视化展示。



最后一个属性默认为目标属性。


  • 可以点击visualize all 进行可视化处理。


区域8

状态栏,可以查看操作日志以及数据挖掘任务的状态。

通过filter 进行数据预处理

  • 将数值型属性转换为标称型属性



  • bins 表示新属性的标称个数。

  • apply 进行处理


  • 两个不同的数值-> 标称型函数的差异


  • 添加新的属性



执行挖掘任务

  • 分类和回归数据挖掘都在classify中


  • 分类和回归都是通过输入数据训练以预测输出数据


  • WEKA 自带的算法


开始操作

  • 首先在范例文件中打开 diabetes.arff 文件

  • 接着选定分类算法模型


  • 确定模型选项


  • 结果输出


  • 可以右键输出结果,选择可视化决策树


  • 测试模型可信度
    结果可以看到总结



  • 解读混合矩阵



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