Weka-エクスプローラーの起動

この章では、エクスプローラーがビッグデータを操作するために提供するさまざまな機能を見てみましょう。

あなたは*アプリケーション*セレクタで*エクスプローラ*ボタンをクリックすると、次の画面が開きます-

上部には、ここにリストされているようにいくつかのタブが表示されます-

前処理
分類する
クラスタ
アソシエイト
属性を選択
視覚化

これらのタブの下には、いくつかの事前実装された機械学習アルゴリズムがあります。それでは、それぞれについて詳しく見ていきましょう。

前処理タブ

最初にエクスプローラーを開くと、 Preprocess タブのみが有効になっています。機械学習の最初のステップは、データの前処理です。したがって、 Preprocess オプションでは、データファイルを選択して処理し、さまざまな機械学習アルゴリズムの適用に適したものにします。

分類タブ

[分類]タブには、データを分類するためのいくつかの機械学習アルゴリズムが用意されています。いくつかをリストするには、線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、デシジョンツリー、ランダムツリー、ランダムフォレスト、NaiveBayesなどのアルゴリズムを適用できます。このリストは非常に網羅的であり、教師ありおよび教師なしの機械学習アルゴリズムを提供します。

クラスタータブ

*Cluster* タブには、SimpleKMeans、FilteredClusterer、HierarchicalClustererなど、いくつかのクラスタリングアルゴリズムが用意されています。

属性タブを選択

属性の選択*を使用すると、ClassifierSubsetEval、PrinicipalComponentsなどのいくつかのアルゴリズムに基づいて機能を選択できます。

タブを視覚化

最後に、 Visualize オプションを使用すると、処理されたデータを分析のために視覚化できます。

お気づきのように、WEKAは、機械学習アプリケーションをテストおよび構築するための、すぐに使用できるいくつかのアルゴリズムを提供します。 WEKAを効果的に使用するには、これらのアルゴリズム、それらがどのように機能するか、どの状況でどのアルゴリズムを選択するか、処理された出力で何を探すかなどについての十分な知識が必要です。つまり、WEKAを効果的に使用してアプリを構築するには、機械学習の強固な基盤が必要です。

次の章では、エクスプローラーの各タブについて詳しく学習します。

Weka-launching-explorer

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