weka分类算法精度效率汇总

使用weka内置算法分析数据(图形界面操作) 原文 本文使用weka中内置的三种分类算法(naive bayes,SVM,Logistic Regression)根据收集到的鸢尾属植物的数据进行分类,通过精度和效率对三种算法进行比较。 1、鸢尾属植物的分类数据中包含鸢尾属植物的四种属性。四种属性分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。数据中还包含鸢尾属植物的三种种类,分别是:Iris-setosa(山鸢尾)、Iris-Versicol 阅读详情

分析了一下weka各个分类器的情况,数据是一个10万行,每行200维的double向量,结果如下:


right 682 wrong 1 percent 99.853584 % 0.76632506 ms/once total time 52340 ms class weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron error+null

right 682 wrong 1 percent 99.853584 % 0.18320644 ms/once total time 12513 ms class weka.classifiers.lazy.IBk error+null 
right 682 wrong 1 percent 99.853584 % 0.18320644 ms/once total time 12513 ms class weka.classifiers.lazy.IBk error+null 
right 680 wrong 3 percent 99.56076 % 0.38922402 ms/once total time 26584 ms class weka.classifiers.lazy.IB1 error+nu 
right 678 wrong 5 percent 99.26794 % 0.059004392 ms/once total time 4030 ms class weka.classifiers.rules.NNge error+null 
right 676 wrong 7 percent 98.97511 % 3.3619618 ms/once total time 229622 ms class weka.classifiers.lazy.KStar error+null 
right 674 wrong 9 percent 98.68228 % 0.31513909 ms/once total time 21524 ms class weka.classifiers.meta.RotationForest error+null 
right 669 wrong 14 percent 97.95022 % 0.06311859 ms/once total time 4311 ms class weka.classifiers.functions.Logistic error+null 
right 667 wrong 16 percent 97.657394 % 0.001610542 ms/once total time 110 ms class weka.classifiers.trees.SimpleCart error+null 
right 667 wrong 16 percent 97.657394 % 0.06679356 ms/once total time 4562 ms class weka.classifiers.meta.ClassificationViaRegression error+null 
right 667 wrong 16 percent 97.657394 % 0.065387994 ms/once total time 4466 ms class weka.classifiers.meta.MultiClassClassifier error+null 
right 664 wrong 19 percent 97.218155 % 0.001903368 ms/once total time 130 ms class weka.classifiers.trees.BFTree error+null 
right 664 wrong 19 percent 97.218155 % 0.009121522 ms/once total time 623 ms class weka.classifiers.trees.FT error+null 
right 664 wrong 19 percent 97.218155 % 0.12513909 ms/once total time 8547 ms class weka.classifiers.functions.RBFNetwork error+null 
right 663 wrong 20 percent 97.07174 % 0.012869692 ms/once total time 879 ms class weka.classifiers.trees.LMT error+null 
right 661 wrong 22 percent 96.778915 % 0.016691068 ms/once total time 1140 ms class weka.classifiers.meta.nestedDichotomies.ClassBalancedND error+null 
right 661 wrong 22 percent 96.778915 % 0.5310688 ms/once total time 36272 ms class weka.classifiers.trees.NBTree error+null 
right 660 wrong 23 percent 96.63251 % 0.007715959 ms/once total time 527 ms class weka.classifiers.meta.LogitBoost error+null 
right 658 wrong 25 percent 96.339676 % 0.003997072 ms/once total time 273 ms class weka.classifiers.rules.PART error+null 
right 658 wrong 25 percent 96.339676 % 0.004714495 ms/once total time 322 ms class weka.classifiers.trees.J48graft error+null 
right 658 wrong 25 percent 96.339676 % 0.003718887 ms/once total time 254 ms class weka.classifiers.trees.J48 error+null 
right 656 wrong 27 percent 96.04685 % 0.00398243 ms/once total time 272 ms class weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier error+null 
right 653 wrong 30 percent 95.60761 % 0.025856515 ms/once total time 1766 ms class weka.classifiers.meta.nestedDichotomies.ND error+null 
right 643 wrong 40 percent 94.143486 % 0.01828697 ms/once total time 1249 ms class weka.classifiers.meta.nestedDichotomies.DataNearBalancedND error+null 
right 643 wrong 40 percent 94.143486 % 0.022957541 ms/once total time 1568 ms class weka.classifiers.rules.DTNB error+null 
right 640 wrong 43 percent 93.70425 % 0.022752563 ms/once total time 1554 ms class weka.classifiers.bayes.NaiveBayes error+null 
right 640 wrong 43 percent 93.70425 % 0.014904832 ms/once total time 1018 ms class weka.classifiers.bayes.NaiveBayesSimple error+null 
right 639 wrong 44 percent 93.55783 % 0.03942899 ms/once total time 2693 ms class weka.classifiers.bayes.BayesNet error+null 
right 637 wrong 46 percent 93.26501 % 0.5383016 ms/once total time 36766 ms class weka.classifiers.meta.OrdinalClassClassifier error+null 
right 637 wrong 46 percent 93.26501 % 0.018096633 ms/once total time 1236 ms class weka.classifiers.meta.OrdinalClassClassifier error+null 
right 630 wrong 53 percent 92.24012 % 0.005197657 ms/once total time 355 ms class weka.classifiers.meta.Bagging error+null 
right 601 wrong 82 percent 87.99414 % 0.040512446 ms/once total time 2767 ms class weka.classifiers.misc.VFI error+null 
right 596 wrong 87 percent 87.26208 % 0.001800878 ms/once total time 123 ms class weka.classifiers.rules.DecisionTable error+null 
right 591 wrong 92 percent 86.530014 % 0.008609078 ms/once total time 588 ms class weka.classifiers.misc.HyperPipes error+null 
right 590 wrong 93 percent 86.3836 % 0.002401171 ms/once total time 164 ms class weka.classifiers.trees.LADTree error+null 
right 411 wrong 272 percent 60.175697 % 1.3638067 ms/once total time 93148 ms class weka.classifiers.lazy.LWL error+null 
right 191 wrong 492 percent 27.96486 % 5.86E-05 ms/once total time 4 ms class weka.classifiers.trees.DecisionStump error+null 
right 191 wrong 492 percent 27.96486 % 8.78E-05 ms/once total time 6 ms class weka.classifiers.meta.AdaBoostM1 error+null 
right 191 wrong 492 percent 27.96486 % 8.78E-05 ms/once total time 6 ms class weka.classifiers.meta.AdaBoostM1 error+null 
right 191 wrong 492 percent 27.96486 % 1.02E-04 ms/once total time 7 ms class weka.classifiers.meta.MultiBoostAB error+null 
right 180 wrong 503 percent 26.354319 % 5.86E-05 ms/once total time 4 ms class weka.classifiers.rules.ConjunctiveRule error+null 
right 140 wrong 543 percent 20.497805 % 0.002489019 ms/once total time 170 ms class weka.classifiers.meta.ClassificationViaClustering error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 0.001888726 ms/once total time 129 ms class weka.classifiers.meta.Grading error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 1.02E-04 ms/once total time 7 ms class weka.classifiers.meta.RacedIncrementalLogitBoost error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 5.71E-04 ms/once total time 39 ms class weka.classifiers.meta.Vote error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 0 ms/once total time 0 ms class weka.classifiers.rules.ZeroR error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 1.32E-04 ms/once total time 9 ms class weka.classifiers.meta.CVParameterSelection error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 0.003045388 ms/once total time 208 ms class weka.classifiers.meta.Grading error+null 
right 92 wrong 591 percent 13.469985 % 2.49E-04 ms/once total time 17 ms class weka.classifiers.meta.MultiScheme error+null 
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549405335 ms class weka.classifiers.mi.MIBoost error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.mi.MIBoost Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549405315 ms class weka.classifiers.mi.MIOptimalBall error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.mi.MIOptimalBall Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549405293 ms class weka.classifiers.mi.MISVM error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.mi.MISVM Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549405271 ms class weka.classifiers.mi.SimpleMI error+weka.core.NoSupportForMissingValuesException weka.classifiers.mi.SimpleMI Cannot handle missing values! 
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549376562 ms class weka.classifiers.trees.ADTree error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.trees.ADTree Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549368602 ms class weka.classifiers.trees.Id3 error+weka.core.NoSupportForMissingValuesException weka.classifiers.trees.Id3 Cannot handle missing values! 
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549294624 ms class weka.classifiers.trees.M5P error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.LinearRegression Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549091309 ms class weka.classifiers.bayes.HNB error+weka.core.NoSupportForMissingValuesException weka.classifiers.bayes.HNB Cannot handle missing values! 
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549088655 ms class weka.classifiers.functions.GaussianProcesses error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.GaussianProcesses Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549088630 ms class weka.classifiers.functions.IsotonicRegression error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.IsotonicRegression Cannot handle multi-valued nominal attributes!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -549088577 ms class weka.classifiers.functions.LibLINEAR error+java.lang.Exception liblinear classes not in CLASSPATH! 
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548951804 ms class weka.classifiers.functions.PaceRegression error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.PaceRegression Cannot handle multi-valued nominal attributes!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548951749 ms class weka.classifiers.functions.PLSClassifier error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.filters.supervised.attribute.PLSFilter Cannot handle multi-valued nominal attributes!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548813021 ms class weka.classifiers.functions.SimpleLinearRegression error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.SimpleLinearRegression Cannot handle multi-valued nominal attributes!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548812997 ms class weka.classifiers.functions.SMOreg error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.SMOreg Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548812967 ms class weka.classifiers.functions.SPegasos error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.SPegasos Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548812944 ms class weka.classifiers.functions.VotedPerceptron error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.VotedPerceptron Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548812923 ms class weka.classifiers.functions.Winnow error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.functions.Winnow Cannot handle multi-valued nominal class!
right 20 wrong 663 percent 2.9282577 % Infinity ms/once total time -548450867 ms class weka.classifiers.meta.AdditiveRegression error+weka.core.UnsupportedAttributeTypeException weka.classifiers.meta.AdditiveRegression Cannot handle multi-valued nominal class!

大数据分析与应用数据挖掘——分类分析 本节通过介绍朴素贝叶斯算法的基本概念、提出的背景、原理和步骤等,再结合具体的实例,使用Python编程语言进行基于朴素贝叶斯算法的数据分析。 阅读详情

相关推荐

34、基于机器学习算法的水质分类与树型算法性能比较

本文探讨了树型机器学习算法在网络挖掘中的性能比较,以及机器学习在水质分类中的应用。通过实验发现,随机森林在多种树型算法中表现最优,准确率达98.7052%。在水质分类研究中,采用SMOTE解决数据不平衡问题,并通过相关性特征选择和PCA进行特征工程,结果显示神经网络在PCA下表现最佳,而随机森林在相关性特征下更具优势。文章还提出了实际应用建议与未来研究方向,如算法优化、数据拓展和多算法融合,为相关领域提供了有价值的参考。

nft7creator的博客 66

WEKA3.7算法说明(待补充)

Functions函数Gaussian Process---高斯过程 linearregression: 线性回归logisitic                       逻辑回归模型multilayer perceptron 神经网络SGD                    随机梯度下降法simple linear regression 简单线性回归simple logistic   ...

a1041646584的博客 593

心电图分析中的心律失常分类:DWT与机器学习技术的应用

机器学习是人工智能的一个分支,它使得计算机系统能够根据经验自动改进,并在任务执行中变得更有效。其核心在于从数据中学习规律,并用这些规律对未知数据做出判断或决策。机器学习的分类方法通常可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是从标记的训练数据中学习一个模型,然后利用这个模型预测新的实例。例如,根据已标记的心电图数据,训练一个模型来预测新患者的心律失常类型。无监督学习则是处理未标记数据的,目的在于发现数据中的内在结构,聚类就是典型的无监督学习方法。

weixin_33239721的博客 1276

对weka 度量分类模型优劣指标的说明

示例如下: === Detailed Accuracy By Class === TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class   0.93      0.002      0.989     0.93      0.959      0.997    体育   0.93      0

一个IT菜鸟的自白 2306

【RS】哨兵系列数据下载(哨兵2号Sentinel-2波段介绍、下载)

以哨兵二号为示例,分享如何下载欧空局的哨兵系列数据

Remote Sensing迷途小书童 1万+

西门子840D新建项目

1、需要一个32位的WIN7或者XP系统,并且已经在系统中安装完成西门子840Dsl开发包和VS2008。(我采用的是XP系统虚拟机) 2、在开始->所有程序找到如下位置 3、在这个位置打开Visual Studio 4、文件->新建->项目 名称和位置都可以随意更改,点击确定。 5、在左侧选择第二个选项进入下面的界面 点击“Add Screen”按钮 可以修改“class name”然后点击“OK”返回上一个界面,再点击“Add Form” 可以修...

qq_36987047的博客 1861

java jdbc.idbdriver,错误,在Java中使用code WEKA API:类属性未设置​​?

I'm trying to use weka API in my java code. I use J48 tree classification to Classify my dataset in MySQL database, but I have this error:Trying to add database driver (JDBC): RmiJdbc.RJDriver - Erro...

weixin_42297665的博客 182

顶刊《会计研究》数据复现|最新上市公司数智化数据

本文基于Python文本分析方法构建了中国A股上市公司数智化指标(1991-2024),通过识别年报中的"机器学习""智能医疗"等关键词,量化企业数字化与智能化融合程度。研究发现数智化企业更倾向于非正式渠道的定性披露以规避风险,该指标为监管完善信披规则提供了参考。研究还揭示了数智化对企业信息披露策略的转变,并提出了未来研究方向,包括数智化对绿色创新、ESG表现等影响机制。数据覆盖非金融类上市公司,采用文本挖掘技术构建结构化指标,为相关领域研究提供了微观基础。

PPdata_Academy的博客 1487

Weka一些基础内容

<br />无意间在网上看到了:http://weka.wiki.sourceforge.net/Use+Weka+in+your+Java+code,相对我写的代码,它的当然更有权威性。翻译完了,第一次翻译,术语的汉语很多不清楚。还没有校对,有什么错误请告诉我。<br />你可能要用的最常用的组件(components)是:<br />l  Instances 你的数据<br />l  Filter 对数据的预处理<br />l  Classifiers/Clusterer 被建立在预处理的数据上,分类/

Wayne's Road to Rome! 4461

本地部署大模型:dgx-spark-ai项目硬件选型、部署与私有化AI构建指南

大语言模型(LLM)的本地部署是当前AI工程实践中的重要方向,其核心原理在于将模型权重与计算过程完全置于用户可控的硬件环境中。这项技术的核心价值在于实现了数据主权与隐私安全,避免了云端服务的延迟、持续订阅成本及数据外泄风险。从技术实现看,本地部署的关键在于硬件选型与软件环境适配,尤其是NVIDIA GPU的CUDA生态、显存容量与内存带宽的匹配。在应用场景上,本地化部署特别适合对数据敏感性要求高的领域,如企业内部代码助手、金融分析或医疗研究,能够支持私有化模型微调与定制化工作流构建。本文以dgx-spark

weixin_42531579的博客 502

华为OD机试双机位C卷-几何平均值最大子数组(Py/Java/C/C++/Js/Go)

华为OD机试(机考)2026双机位C卷 【几何平均值最大子数组】,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解,以及在线OJ模拟做题。华为OD机试真题【几何平均值最大子数组】。

qq_45776114的博客 1367

Java中的随机森林算法:提高分类与回归精度的技术

大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!我们将探讨其原理、优势,以及如何在Java中高效地实现随机森林算法,以提高模型的精度。在本文中,我们讨论了随机森林的基本原理、其在Java中的实现方式以及参数调优的技巧。通过合理地设置随机森林的参数,我们可以有效地提高模型的分类或回归精度,并减少过拟合。随机森林的结果是将多棵决策树的结果进行投票(分类任务)或者取平均(回归任务)来给出最终预测。在训练完成后,还可以将模型保存至磁盘,并在实际的应用场景中加载模型进行预测。

微赚淘客系统开发者博客 989

深入理解 ABAP 中的 Fast Data Access:从 @itab 到 FOR ALL ENTRIES 的性能关键路径

ABAP性能优化的关键在于理解Fast Data Access(FDA)机制,它连接了应用服务器的内表与数据库运算。FDA允许将内表数据推送到数据库进行筛选、聚合等操作,是SELECT...FROM@itab语法的基础。开发者需注意:1)该语法可能在内置引擎或数据库执行;2)仅当SQL能力超出ABAP范围时才建议使用;3)需通过CL_ABAP_DBFEATURES检查数据库支持情况。合理使用FDA可优化批量数据处理,但滥用可能导致性能下降。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1269

【免费下载】 Trainable Weka Segmentation:图像处理与机器学习的完美结合

**Trainable Weka Segmentation** 是一个强大的Fiji插件和库,它将机器学习算法与图像特征提取技术相结合,实现了基于像素的图像分割。该项目利用了Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的强大功能,Weka是一个开源的机器学习工具,提供了丰富的数据分析和预测建模算法,并且拥有用户友好的图形界面。Trainable ...

gitblog_00832的博客 2010

【人工智能】提示词工程:让大模型精准响应的核心技术,提示词的基础框架 以及 常见提示词框架及场景

编写提示词的基础原则包括:简单、明确、详细,提示词拥有零样本提示、少样本提示、分配角色、提示写作风格、限定输出格式等技巧。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 1138

YOLOv11改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv,关注感受野空间特征 助力yolov11精度提升

RFAConv:创新空间注意力和标准卷积运算感受野空间特征是针对卷积核设计的,根据卷积核大小动态生成。以3×3卷积核为例,它由非重叠滑动窗口组成,每个窗口代表一个感受野滑块。

Limiiiing的博客 1821

如何用AI赋能图像分割?Trainable Weka Segmentation的终极指南

你是否在寻找一款能快速实现高精度图像分割的免费工具?Trainable Weka Segmentation作为Fiji平台上的明星插件,将强大的机器学习算法与图像处理技术完美融合,让零基础用户也能轻松上手像素级图像分类。本文将带你全面了解这个开源神器的核心功能、应用场景和实用技巧,开启AI辅助图像分析的高效之旅! ## ???? 核心功能:机器学习驱动的智能分割方案 Trainable Weka ...

gitblog_01182的博客 693

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

基于WEKA的电子商务数据挖掘算法研究与应用

本文基于WEKA工具研究电子商务数据挖掘算法,针对电商平台积累的海量用户行为、商品和交易数据,探索了关联规则(Apriori)、聚类(K-means)、分类(C4.5决策树)和回归(多元线性回归)等核心算法的应用。研究表明,这些算法能有效解决商品推荐、客户分群、购买预测和销量预估等关键问题,并通过实际案例验证了其提升运营效率和决策科学性的价值。WEKA作为开源工具适合中小电商快速落地数据挖掘项目,但也存在处理大规模数据的局限。未来可结合Spark等工具优化大数据处理能力。

QQ1928499906的博客 639

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

人工智能 对比试验_人工智能实验三:分类算法实验

一、实验目的1、巩固4种基本的分类算法的算法思想:朴素贝叶斯算法,决策树算法,人工神经网络,支持向量机算法;2、能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作;3、学习如何调节算法的参数以提高分类性能;二、实验硬件软件平台硬件:计算机软件:操作系统:WINDOWS应用软件:C,Java或者Matlab、Weka三、实验内容利用现有的分类器算法对文本数据集进行分类实验步骤:1.了解文本数据集的情况并阅读算...

weixin_35886636的博客 1717

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

LIBSVM与其他机器学习库对比:scikit-learn、Weka和TensorFlow

LIBSVM作为一个专门针对支持向量机(SVM)算法优化的开源库,在机器学习领域占据着重要地位。本文将从多个维度对比LIBSVM与scikit-learn、Weka、TensorFlow等主流机器学习库,帮助您选择最适合的项目工具。📊 ## 🔍 各库核心定位差异 **LIBSVM**专注于SVM算法的深度优化,提供了完整的SVM分类和回归解决方案。该项目支持C-SVM分类、nu-SVM分类

gitblog_01140的博客 677

关于weka中Instances的属性删除

最近这些天一直在用weka实现一个算法,也是从这次开始接触weka,刚上手难免有些磕磕绊绊,这次实现也是遇到了各种各样的问题,其中的一个就 和weka中的Instances有关,刚刚把程序跑起来了,因为数据比较多,没有个一天两天估计是跑不完了,趁这个空闲时间,把我遇到的问题及解决方法 记录下来,一是这样可能会帮助到其他人,还有就是也方便我自己以后查阅,毕竟俗话说得好,烂笔头胜过好记性。 ...

weixin_30737363的博客 500

WEKA实战指南:从数据预处理到机器学习模型部署

本文详细介绍了WEKA这一基于Java的开源数据挖掘工具,从数据预处理到机器学习模型部署的全流程实战指南。通过可视化界面和内置200+算法,WEKA让用户无需编写复杂代码即可高效完成数据清洗、算法选择和模型评估,特别适合中小企业和学术研究者快速实现AI应用。

weixin_33700350的博客 271

Weka算法Classifier-tree-J48源码分析(二)ClassifierTree

一、问题 主要带着四个问题去研究J48的实现。 1、如何控制分类树的精度。 2、如何处理缺失的值(MissingValue) 3、如何对连续值进行离散化。 4、如何进行分类树的剪枝。 二、BuildClassifier 每一个分类器都会实现这个方法,传入一个Instances对象,在这个对象基础上进行来构建分类树。核心代码如下:

chenlinqing03的专栏 218

机器学习特征选择的核心价值与Weka实战指南

特征选择是机器学习预处理的关键环节,通过筛选最具预测力的特征子集优化模型性能。其核心原理包括过滤式、包裹式和嵌入式三类方法,分别基于统计指标、模型反馈和正则化机制实现特征评估。在工程实践中,有效的特征选择能显著降低计算复杂度(如XGBoost训练时间从47分钟缩短至9分钟),提升模型泛化能力(准确率提高5.3%),并增强结果可解释性。Weka工具包提供了CfsSubsetEval、WrapperSubsetEval等评估器,支持与随机森林、SVM等算法的深度集成。特别在高维数据场景(如文本分类、基因分析)中

weixin_31597759的博客 297

KNN 算法,从邻居预测未来

它的基本思想是对于给定的一个样本,在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居,通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。K的选择对KNN算法的结果有很大影响。通常情况下,K应该取一个较小的值,例如3~5。如果K值较大,则模型具有较强的稳健性,但容易受到噪声的影响。KNN算法的开源库有很多,包括scikit-learn(Python),Weka(Java)等。这是一个使用scikit-learn库实现KNN算法的代码示例。它加载了Iris数据集,并使用KNN分类器对数据进行训练,最后对一个样本进行预测。

Laj202236的博客 242
上一篇: 行业比较
下一篇: matlab中size的简单使用
醪糟汤圆
博客等级 码龄14年 0粉丝 8原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值