12

Weka は初めてで、このツールと混同しています。果物の価格と関連する属性に関するデータ セットがあります。データセットを使用して特定の果物の価格を予測しようとしています。Weka は初めてなので、このタスクの実行方法がわかりませんでした。予測を行う方法と、このタスクに最適な方法またはアルゴリズムについてのチュートリアルを教えてください。

4

2 に答える 2

21

トレーニング済みの分類器を保存し、後でロードして予測する方法について詳しく知りたい場合は、以下を参照してください。

Weka GUI を使用することを前提として、次の 2 つの手順を実行する必要があります。

  1. まず、事前にラベル付けされたデータを使用して分類器をトレーニングします (果物の価格データを使用します)。データが ARFF 形式であることを確認します。トレーニング後、モデルをディスクに保存します。詳細については、https ://waikato.github.io/weka-wiki/ Saving_and_loading_models/ を参照してください。

  2. 2 番目のステップでは、既にトレーニング済みのモデル (ステップ 1 で実行) を使用します。具体的には、モデル ファイル (手順 1 で保存したもの) を読み込んでから、[分類子] タブの [提供されたテスト セット] オプションを使用する必要があります。[提供されたテスト セット] オプションでは、ラベルのないデータを選択します。これはここにあります: https://waikato.github.io/weka-wiki/making_predictions/

最初に、Weka のインストールに付属する ARFF データ ファイルをいじることをお勧めします (これらの ARFF ファイルは、基本的に Weka のインストール ディレクトリの下にあります。私の場合は、C:\Program Files\Weka-3-7\data の下にあります)。 ）。

いくつかの便利な URL:

  1. https://developer.ibm.com/technologies/analytics/articles/os-weka1/
  2. http://ortho.clmed.ncku.edu.tw/~emba/2006EMBA_MIS/3_16_2006/WekaIntro.pdf

それが役立つことを願っています。

于 2013-01-09T08:56:19.060 に答える