Weka - Explorer wird gestartet

Lassen Sie uns in diesem Kapitel verschiedene Funktionen untersuchen, die der Explorer für die Arbeit mit Big Data bereitstellt.

Wenn Sie auf klicken Explorer Schaltfläche in der Applications Auswahl, öffnet es den folgenden Bildschirm -

Oben sehen Sie mehrere Registerkarten, wie hier aufgelistet -

• Preprocess
• Classify
• Cluster
• Associate
• Wählen Sie Attribute
• Visualize

Unter diesen Registerkarten befinden sich mehrere vorimplementierte Algorithmen für maschinelles Lernen. Lassen Sie uns jetzt jeden von ihnen im Detail untersuchen.

Registerkarte "Vorverarbeitung"

Wenn Sie den Explorer öffnen, wird zunächst nur die PreprocessRegisterkarte ist aktiviert. Der erste Schritt beim maschinellen Lernen besteht darin, die Daten vorzuverarbeiten. So in derPreprocess Mit dieser Option wählen Sie die Datendatei aus, verarbeiten sie und machen sie für die Anwendung der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen geeignet.

Registerkarte "Klassifizieren"

Das ClassifyAuf der Registerkarte finden Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen zur Klassifizierung Ihrer Daten. Um einige aufzulisten, können Sie Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume, RandomTree, RandomForest, NaiveBayes usw. anwenden. Die Liste ist sehr vollständig und enthält sowohl überwachte als auch unbeaufsichtigte Algorithmen für maschinelles Lernen.

Registerkarte "Cluster"

Unter dem Cluster Auf der Registerkarte werden verschiedene Clustering-Algorithmen bereitgestellt, z. B. SimpleKMeans, FilteredClusterer, HierarchicalClusterer usw.

Registerkarte zuordnen

Unter dem Associate Auf der Registerkarte finden Sie Apriori, FilteredAssociator und FPGrowth.

Wählen Sie die Registerkarte Attribute

Select Attributes Ermöglicht die Auswahl von Funktionen basierend auf verschiedenen Algorithmen wie ClassifierSubsetEval, PrinicipalComponents usw.

Registerkarte "Visualisieren"

Schließlich die Visualize Mit dieser Option können Sie Ihre verarbeiteten Daten zur Analyse visualisieren.

Wie Sie bemerkt haben, bietet WEKA mehrere gebrauchsfertige Algorithmen zum Testen und Erstellen Ihrer Anwendungen für maschinelles Lernen. Um WEKA effektiv nutzen zu können, müssen Sie über fundierte Kenntnisse dieser Algorithmen verfügen, wie sie funktionieren, welche unter welchen Umständen Sie auswählen müssen, worauf Sie bei der verarbeiteten Ausgabe achten müssen usw. Kurz gesagt, Sie müssen eine solide Grundlage für maschinelles Lernen haben, um WEKA effektiv beim Erstellen Ihrer Apps einsetzen zu können.

In den nächsten Kapiteln werden Sie jede Registerkarte im Explorer eingehend untersuchen.