そのため、ランダムなデータセットをオンラインで生成し、C4.5 アルゴリズムを適用する必要があります。
RWeka パッケージとそのすべての依存関係をインストールしましたが、実行方法がわかりません。
誰かがチュートリアルへのリンクを手伝ってくれますか? RWeka のドキュメント以外のもの。または、その動作を理解するための R のサンプル C4.5 コードはありますか?
ありがとうございました
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caretパッケージをチェックする価値があると思います。を含む、R のほとんどの機械学習パッケージの構文を標準化しますRWeka。
また、非常に便利なヘルパー関数がたくさんあり、Web サイトには優れたチュートリアルがあります。
RWekaC4.5 に似たツリーを持つパッケージを使用して、アイリス データセットの種を予測するための構文は次のとおりです。
library(caret)
train_rows <- createDataPartition(iris$Species, list=FALSE)
train_set <- iris[train_rows, ]
test_set <- iris[-train_rows, ]
fit.rweka <- train(Species ~ ., data=train_set, method='J48')
pred <- predict(fit.rweka, newdata=test_set)
次に、勾配ブースティング マシンまたはその他のアルゴリズムを試したい場合は、次のように変更します。method='gbm'
于 2015-11-12T15:35:35.607 に答える