Weka开发[38]——参数优化 (Optimizing parameters)
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Weka开发［38］——参数优化(Optimizing parameters)
机器学习2010-04-14 14:45:15 阅读511 评论0 字号：大中小订阅
翻译自Optimal parameters, 原地址：https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/Optimizing+parameters，这一篇我看到网上是有人译过的，但是我感觉他翻译的有的地方有些问题（比如对floor函数的翻译），并且没有译全，所以我又重译了，但我也不能保证我的翻译没有大问题，我以前没有怎么调过参数，因为我相信数据才
是最大的问题。
因为寻找一个分类器的最优参数是一个很枯燥耗时的过程，所以Weka提供了一些有点自动化味道的方法，你可以用下面的两个meta-classifiers优化你
的基分类器参数。
weka.classifiers.meta.CVParameterSelection
weka.classifiers.meta.GridSearch (only developer version)
找到了可能的最优参数，meta-classifiers用这些参数训练一个基分类器，再用这个基分类器来预测。
CVParameterSelection
CVParameterSelection可以优化任意多个参数的基分类器，但它有一个缺点（如果不算参数的组合爆炸，Koala++译注：就是指参数所有可能的组合数太多，组合数举例来说，比如有两个参数，一个参数有2个取值，另一个参数有5个参数，可能的组合就是10个）：它不能优化内嵌(nested)参数，只能优化基分类器的直接(directly)参数。这是什么意思呢，这意味着，你可以优化weka.classifiers.functions.SMO的参数C，但你不能优化在
weka.classifiers.meta.FilteredClassifier中的weka.classifiers.functions.SMO的参数C。
这有几个例子：
J48 and it's confidence interval ("-C")
1.在Explorer中选择你的数据集。
2.选择weka.classifiers.meta.CVParameterSelection为分类器。
3.选择weka.classifiers.trees.J48为CVParameterSelection的基分类器。
4.打开CVParameters的ArrayEditor，然后输入以下的字符串（然后点Add）
C 0.1 0.5 5
它的意思是测试confidence（Koala++译汪：也就是C）参数，从0.1到0.5的效果，步长是0.1(=5步)。
5.关闭对话框，运行。
6.你会得到类似下面的结果，找到的最佳参数是用黑体表示的。
Cross-validated Parameter selection.
Classifier: weka.classifiers.trees.J48
Cross-validation Parameter: '-C' ranged from 0.1 to 0.5 with 5.0 steps
Classifier Options: **-C 0.1** -M 2
SMO and it's complexity parameter ("-C")
1.在Explorer中选择你的数据集。
2.选择weka.classifiers.meta.CVParameterSelection为分类器。
3.选择classifiers.functions.SMO为CVParameterSelection的基分类器，如果有必要，修改它的设置，比如选用RBF核。
4.打开CVParameters的ArrayEditor，然后输入以下的字符串（然后点Add）
C 2 8 4
它的意思是测试complexity参数2，4，6，8（=4步）。
5.关闭对话框，运行。
6.你会得到类似下面的结果，找到的最佳参数是用黑体表示的。
Cross-validated Parameter selection.
Classifier: weka.classifiers.functions.SMO
Cross-validation Parameter: '-C' ranged from 2.0 to 8.0 with 4.0 steps
Classifier Options: **-C 8** -L 0.0010 -P 1.0E-12 -N 0 -V -1 -W 1 -K "weka.classifiers.functions
LibSVM and the gamma parameter of the RBF kernel ("-G")
1.在Explorer中选择你的数据集。
2.选择weka.classifiers.meta.CVParameterSelection为分类器。
3.选择weka.classifiers.functions.LibSVM为CVParameterSelection的基分类器，如果有必要，修改它的设置，比如选用RBF
核。
4.打开CVParameters的ArrayEditor，然后输入以下的字符串（然后点Add）
G 0.01 0.1 10
这就表示对G进行从0.01到0.1的迭代（=10步）。
5.关闭对话框，运行。
6.你会得到类似下面的结果，找到的最佳参数是用黑体表示的。
Cross-validated Parameter selection.
Classifier: weka.classifiers.functions.LibSVM
Cross-validation Parameter: '-G' ranged from 0.01 to 0.1 with 10.0 steps
Classifier Options: **-G 0.09** -S 0 -K 2 -D 3 -R 0.0 -N 0.5 -M 40.0 -C 1.0 -E 0.0010 -P 0.1
GridSearch
weka.classifiers.meta.GridSearch是用于优化两个参数的meta-classifier，这也是它名字里有grid(网格)原因。如果你将日志选项打开，分类器会产生可以用于gnuplot的输出，比如，log会包含脚本和数据区。GridSearch不但可以用于一个分类器，而且可以优化一个基分类器和一个过滤器的参数（分类器中的一个参数和过滤器的一个参数），与CVParameterSelection不同的是，它不仅限于优化基分类器第一层的参数，因为它使用Java Beans Introspection，所以可以指定一个想优化的属性的路径，属性这里指的是在GenericObjectEditor中显示的字符串（由Introspection产生），比如weka.classifiers.meta.Bagging的bagSizePercent，
或weka.classifiers.meta.Bagging的分类器。
因为一些重要的bug修正，你应该使用3.5.6以后的版本。
对于要优化的两个坐标轴，X和Y，你可以指定下面的参数。
Property
要进行优化的忏悔是用点分隔的路径指定的，为了区别过滤器的路径和分器类的路径，你现在将分别的过滤器和分器的路径加上filter.或classifier.的前
缀。
Expression
对进行属性测试的参数值的数学表达式，是用weka.core.MathmaticalExpression类来处理的，因支持以后函数，abs，sqrt，log，exp，sin，cos，tan，rint，floor，pow，ceil。这些函数可以在BASE，FROM，TO，STEP，I中使用，I变化范围为从FROM到TO。
Min
开始的最小值。
Max
最大值
Step
从min到max的步长
Base
用于pow计算的底。
GridSearch可以参数以下指标进行优化：
Correlation coefficient (= CC) 相关系数
Root mean squared error (= RMSE) 均方根误差
Root relative squared error (= RRSE) 相对平方根误差
Mean absolute error (= MAE) 平均绝对误差
Root absolute error (= RAE) 平均绝对误差平方根
Combined: (1-abs(CC)) + RRSE + RAE 结合的
Accuracy (= ACC) 正确率
注意，Correction coefficient只适用于连续值类别，Accuray只适用于离散类别
下面是几个使用GridSearch的例子
1.载入一个离散类别的数据集。
2.选择评价方式为Accuracy.
3.设置过滤器为weka.filters.AllFilter，因为我们不需要对数据进行任何的特殊处理，在这种情况下，我们不对过滤器进行优化。
4.设置weka.classifiers.functions.SMO为分类器，并使用核函数weka.classifiers.functions.supportVector.RBFKernel。
5.设置XProperty为“classifier.c”，XMin为“1”，XMax为“16”，XStep为“1”，XExpression为“l”。这表示会测试SMO分类器参数从1
变化到16的情况。
6.设置YProperty为“classifier.kernel.gamma”，YMin为“-5”，YMax为“2”，YStep为“1”，YBase为“10”，YExpression为“pow(BASE,I)”。
这会测试RBFKernel中的gamma参数值10－5，10－4， (102)
7.运行后会输出与下面相似的结果。
Filter: weka.filters.AllFilter
Classifier: weka.classifiers.functions.SMO -C 2.0 -L 0.0010 -P 1.0E-12 -N 0 -V -1 -W 1 -K
"weka.classifiers.functions.supportVector.RBFKernel -C 250007 -G 0.0"
X property: classifier.c
Y property: classifier.kernel.gamma
Evaluation: Accuracy
Coordinates: [2.0, 0.0]
Values: **2.0** (X coordinate), **1.0** (Y coordinate)
Optimizing PLSFilter with LinearRegression (# of components and ridge)
1.载入一个连续值类别的数据集。
2.选择评价方式为Correlation coefficient。
3.设置过滤器为weka.filters.supervised.attribute.PLSFilte。
4.设置weka.classifiers.functions.LinearRegression为分类器，并使用no attribute selection和no elimination of collinear attributes（极大提高
LinearRegression的速度）。
5.设置XProperty为“filter.numComponents”，XMin为“5”，XMax为“20”(这与你所用的数据集有很大关系，它不应该大于某个值)，XStep为
“1”，XExpression为“l”。这表示会测试FLSFilter component从5到20的情况。
6.设置YProperty为“classifier.ridge”，YMin为“-10”，YMax为“5”，YStep为“1”，YBase为“10”，YExpression为“pow(BASE,I)”。这
会测试RBFKernel中的gamma参数值10－10到105。
运行后会输出与下面相似的结果。
Filter: weka.filters.supervised.attribute.PLSFilter -C 5 -M -A PLS1 -P center
Classifier: weka.classifiers.functions.LinearRegression -S 1 -C -R 5.0
X property: filter.numComponents
Y property: classifier.ridge
Evaluation: Correlation coefficient
Coordinates: [5.0, 5.0]
Values: **5.0** (X coordinate), **100000.0** (Y coordinate)
Notes:
分类器的属性以classfier.开头
过滤器的属性以filter.开头
对象的数组用[
weka中文教程
WEKA 3-5-5 Explorer 用户指南 原文版本 3.5.5 翻译王娜 校对 C6H5NO2 Pentaho 中文讨论组 QQ 群：12635055 论坛：https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/bipub/index.asp https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ 目录 1 启动WEKA (3) Explorer (5) 2 WEKA 2.1 标签页 (5) 2.2 状态栏 (5) 按钮 (5) 2.3 Log 状态图标 (5) 2.4 WEKA 3 预处理 (6) 3.1 载入数据 (6) 3.2 当前关系 (6) 3.3 处理属性 (7) 3.4 使用筛选器 (7) 4 分类 (10) 4.1 选择分类器 (10) 4.2 测试选项 (10) 4.3 Class属性 (11) 4.4 训练分类器 (11) 4.5 分类器输出文本 (11) 4.6 结果列表 (12) 5 聚类 (13) 5.1 选择聚类器（Clusterer） (13) 5.2 聚类模式 (13) 5.3 忽略属性 (13) 5.4 学习聚类 (14) 6 关联规则 (15) 6.1 设定 (15) 6.2 学习关联规则 (15) 7 属性选择 (16) 7.1 搜索与评估 (16) 7.2 选项 (16) 7.3 执行选择 (16) 8 可视化 (18)
8.1 散点图矩阵 (18) 8.2 选择单独的二维散点图 (18) 8.3 选择实例 (19) 参考文献 (20)
启动WEKA WEKA中新的菜单驱动的 GUI 继承了老的 GUI 选择器（类 weka.gui.GUIChooser）的功能。它的MDI（“多文档界面”）外观，让所有打开的窗口更加明了。 这个菜单包括六个部分。 1.Program z LogWindow打开一个日志窗口，记录输出到 stdout或stderr的内容。在 MS Windows 那样的 环境中，WEKA 不是从一个终端启动，这个就比较有 用。 z Exit关闭WEKA。 2.Applications 列出 WEKA 中主要的应用程序。 z Explorer 使用 WEKA 探索数据的环境。（本 文档的其它部分将详细介绍这个环境） z Experimenter 运行算法试验、管理算法方案 之间的统计检验的环境。 z KnowledgeFlow 这个环境本质上和 Explorer 所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放 的界面。它有一个优势，就是支持增量学习 （incremental learning）。 z SimpleCLI 提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行 WEKA 命令。 3.Tools 其他有用的应用程序。 z ArffViewer一个 MDI 应用程序，使用电子 表格的形式来查看 ARFF 文件。 z SqlViewer一个 SQL 工作表，用来通过 JDBC 查询数据库。 z EnsembleLibrary 生成集成式选择 （Ensemble Selection）[5] 所需设置的界面。 4.Visualization WEKA 中数据可视化的方法。 z Plot作出数据集的二维散点图。 z ROC显示预先保存的 ROC 曲线。
Weka_数据挖掘软件使用指南
Weka 数据挖掘软件使用指南 1.Weka简介 该软件是WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看Weka的接口文档。在Weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2.Weka启动 打开Weka主界面后会出现一个对话框，如图： 主要使用右方的四个模块，说明如下： ?Explorer：使用Weka探索数据的环境,包括获取关联项，分类预测，聚簇等； ?Experimenter：运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境； ?KnowledgeFlow：这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面。它有一个优势，就是支持增量学习； ?SimpleCLI：提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行Weka命令（某些情况下使用命令行功能更好一些）。 3．主要操作说明 点击进入Explorer模块开始数据探索环境。 3.1主界面 进入Explorer模式后的主界面如下：
3.1.1标签栏 主界面最左上角（标题栏下方）的是标签栏，分为五个部分，功能依次是： ?Preprocess(数据预处理)：选择和修改要处理的数据； ?Classify(分类)：训练和测试关于分类或回归的学习方案； ?Cluster(聚类)：从数据中学习聚类； ?Associate(关联)：从数据中学习关联规则； ?Select attributes(属性选择)：选择数据中最相关的属性； ?Visualize(可视化)：查看数据的交互式二维图像。 3.1.2载入、编辑数据 标签栏下方是载入数据栏，功能如下： ?Open file：打开一个对话框，允许你浏览本地文件系统上的数据文件（.dat）； ?Open URL：请求一个存有数据的URL 地址； ?Open DB：从数据库中读取数据； ?Generate：从一些数据生成器中生成人造数据。 3.1.3其他界面说明 接下来的主界面中依次是Filter（筛选器），Currtent relation（当前关系）、Attributes（属性信息）、Selected attribute（选中的属性信息）以及Class（类信息），分别介绍如下： ?Filter 在预处理阶段，可以定义筛选器来以各种方式对数据进行变换。Filter 一栏用于对各种筛选器进行必要设置。Filter一栏的左边是一个Choose 按钮。点击这个按钮就可选择Weka中的某个筛选器。用鼠标左键点击这个choose左边的显示框，将出现GenericObjectEditor对话框。用鼠标右键点击将出现一个菜单，你可从中选择，要么在GenericObjectEditor对话框中显示相关属性，要么将当前的设置字符复制到剪贴板。 ?Currtent relation 显示当前打开的数据文件的基本信息：Relation（关系名），Instances（实例数）以及Attributes （属性个数）。
2020年整理WEKA汉化教程.pdf
WEKA汉化教程
图1
这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no
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WEKA入门教程 2007-04-26 16:40 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 --整理自https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/computers/common/info.asp?id=29304 2. 数据格式 巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。 跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。 图1 新窗口打开
这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes
MIDAS-CIVIL-完整教程
MIDAS-CIVIL-最完整教程
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
第一章“文件”中的常见问题 (4) 1.1 如何方便地实现对施工阶段模型的数据文件的检查？ (4) 1.2 如何导入CAD图形文件？ (4) 1.3 如何将几个模型文件合并成一个模型文件？ (5) 1.4 如何将模型窗口显示的内容保存为图形文件？ (7)
第一章“文件”中的常见问题 1.1如何方便地实现对施工阶段模型的数据文件的检查？ 具体问题 本模型进行施工阶段分析，在分析第一施工阶段时出现“W ARNING : NODE NO. 7 DX DOF MAY BE SINGULAR”，如下图所示。但程序仍显示计算成功结束，并没有给出警告提示，如何仅导出第一施工阶段的模型进行数据检查？ 图1.1.1 施工阶段分析信息窗口警告信息 相关命令 文件〉另存当前施工阶段为... 问题解答 模型在第一施工阶段，除第三跨外，其他各跨结构都属于机动体系（缺少顺桥向约束），因此在进行第一施工阶段分析时，程序提示结构出现奇异；而在第二施工阶段，结构完成体系转换，形成连续梁体系，可以进行正常分析。 在施工阶段信息中选择第一施工阶段并显示，然后在文件中选择“另存当前施工阶段为...”功能将第一施工阶段模型导出，然后对导出的模型进行数据检查即可。 相关知识 施工阶段分析时，对每个阶段的分析信息都会显示在分析信息窗口中，同时保存在同名的*.out文件中，通过用记事本查看*.out文件确认在哪个施工阶段分析发生奇异或错误，然后使用“另存当前施工阶段为...”功能来检查模型。 分析完成后的警告信息只针对成桥阶段，各施工阶段的详细分析信息需要查看信息窗口的显示内容。 1.2如何导入CAD图形文件？ 具体问题 弯桥的桥梁中心线已在AutoCAD中做好，如何将其导入到MIDAS中？
weka算法参数整理
1.关联算法 1.1.Aprior算法 1.1.1.Apriori算法weka参数界面 概要 实现Apriori关联规则挖掘算法，挖掘出给定参数条件下的关联规则。此迭代的减少最小支持度直到发现设定最小置信度下的规则数目。
1.1. 2.Apriori算法参数配置说明 英文名称中文翻译默认值取值范围参数说明 car分类关联分析False False返回常规的关联分析规则 True返回指定分类属性的关联规则 classIndex分类属性索引-1{-1,[1,N]}int-1代表最后一列，设置的数字代表相应的列作为分类属性；Car为True时生效。delta delta0.05(0,1)每次迭代upperBoundMinSupport减少的数值，直到最小支持度或设定规则数目。lowerBoundMinSupport最小支持度下限0.1(0,upperBoundMinSupport)迭代过程中最小支持度的下限。 metricType度量类型confidence Confidence(置信度)规则项集数目占规则前件数目比例；car为True，metricType只能用confidence。 Lift(提升度)>1P(A,B)/P(A)P(B)；规则前件和规则后件同时发生的概率除以分布单独发生的概率之积；Lift=1时表示A和B独立，数值越大前后件关联性越强。 Leverage(杠杆率)P(A,B)-P(A)P(B)；Leverage=0时A和B独立，数值越大A和B的关联性越强。 Conviction(确信度)P(A)P(!B)/P(A,!B)（!B表示B没有发生）Conviction也是用来衡量A和B的独立性。从它和lift的关系（对B取反，代入Lift公式后求倒数）可以看出，这个值越大,A、B越关联。 minMetric最小度量值0.9根据metricType取值不同Confidence(0,1);lift>1;leverage>0;conviction(0,1) numRules规则数目10[1,+∞]int关联算法产生规则的数目 outputItemSets输出项集False False不输出频繁项集 True输出频繁项集 removeAllMissingCols移除空列False False不移除所有值都缺失的列 True移除所有值都缺失的列 significanceLevel显著性水平-1？(0,1)χ2检验的显著性水平，-1则不进行检验。（仅适用于置信度度量）treatZeroAsMissing按照缺失值处理零False False不按照缺失值的相同方式处理零（标称型的第一个值） True按照缺失值的相同方式处理零（标称型的第一个值）upperBoundMinSupport最小支持度上限1(lowerBoundMinSupport,1]迭代过程中最小支持度的上限；迭代过程中从该值开始降低。
WEKA实验教程
WEKA 3-5-3 Experimenter 指南 原文版本3.5.3 原文链接 翻译王娜 校对 C6H5NO2 Pentaho 中文讨论组 QQ 群：12635055 论坛：https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/bipub/index.asp David Scuse Peter Reutemann June 8, 2006 1 简介 (1) 2 标准试验 (2) 2.1 简单模式 (2) 2.1.1 新试验 (2) 2.1.2 结果的目的文件 (2) 2.1.3 试验类型 (4) 2.1.4 数据集 (5) 2.1.5 迭代控制 (6) 2.1.6 算法 (6) 2.1.7 保存设置 (8) 2.1.8 运行试验 (8) 2.2 高级模式 (9) 2.2.1 定义试验 (9) 2.2.2 运行试验 (12) 2.2.3 改变试验参数 (13) 2.2.4 其他结果的产生 (19) 3 远程试验 (23) 3.1 准备 (23) 3.2 数据库服务器设置 (23) 3.3 远程引擎安装 (23) 3.4 配置 Experimenter (24) 3.5 疑难问题解答 (24) 4 分析结果 (25) 4.1 设置 (25) 4.2 保存结果 (28) 4.3 改变基准算法 (28) 4.4 统计显著性 (29) 4.5 描述性检验 (29) 4.6 排序检验 (29) 5 参考文献 (30) 1简介 Weka 试验（Experiment）环境可以让用户创建，运行，修改和分析算法试验，这也许比单独的分 析各个算法更加方便。例如，用户可创建一次试验，在一系列数据集上运行多个算法（schemes），然
数据挖掘过程说明文档
生产再生钢的过程如下：组合后的废钢通过炉门送入炉子，电流通过悬浮在炉内的电极输送到熔化的废钢中。提供给这些电极的高电流通过电弧传输到内部的金属废料，对其加热并产生超过3000°C的温度。 通过添加各种活性气体和惰性气体以及固体物质来维持和优化炉内条件。然后，钢水从熔炉中流出，进入移动坩埚，并浇铸到钢坯中。 你将得到一个数据集，代表从各种金属废料lypes生产回收钢坯的过程。Hie数据集包含大 ?这是一个基于团队的项目。你需要组成一个小组，由三名（或两名）组员来完成这项练习。?您可以使用Weka或任何其他可用的数据挖掘资源和软件包来帮助您制定问题、计算、评
估等。 ?您的团队绩效将完全根据团队的结果和您的报告进行评估。 ?作为一个团队，您需要决定给定问题的性质；什么类型的数据挖掘问题公式适合解决此类问题；您的团队可以遵循什么样的基本数据挖掘过程；您的团队希望尝试什么类型的算法；以何种方式，您可以进一步利用或最大化您的性能，等等。 ?您的团队应致力于涵盖讲座、教程中包含的领域，考虑预处理、特征选择、各种算法、验证、测试和性能评估方法。 ?对于性能基准，建议您使用准确度和/或错误率作为评估指标。 ?表现最好的球队将被宣布为本次迷你KDD杯冠军，并将获得10%的加分，最高100%满分。 数据挖掘流程： 一、数据建模 1. 数据获取 2. 数据分析 3. 数据预处理 二、算法建模 1. 模型构建 2. 模型检验 三、评估 一、数据建模 1.数据获取及分析 数据集：EAF_process_dataqqq.csv 根据《assignment 2》中，数据集的说明，可知：
weka配置教程
一、WEKA的安装 在WEKA的安装文件中有weka-3-6-9.exe和weka-3-6-9jre.exe，这两个软件我们安装一个即可，这里主要介绍weka-3-6-9.exe的安装步骤 1.安装Java运行环境 下载jdk-7u21-windows-i586.exe（最新版）安装包，双击安装包进行安装，根 据安装向导提示，点击下一步即可，安装完成以后可以通过命令提示符输入java –version 进行验证，若出现如下图所示，表示安装成功。 2.配置环境变量 右击我的电脑，点击属性，出现如下界面：、
选择高级——>环境变量，如图所示： 出现环境变量配置界面：
双击Path，然后出现编辑系统变量窗口： 在变量值编辑框中，将光标移动至最后，添加一个分号“;”，然后将java的jdk安装路径追加到编辑框最后，我的系统中安装路径为：C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_21\bin，所以在编辑框最后写入：“; C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_21\bin”，即可完成环境变量的配置。
3.weka-3-6-9.exe 双击此文件开始进行安装，在出现的窗口中点击Next，然后点击I Agree，再点击Next，此时出现如下窗口，Browse左边的区域是WEKA的默认安装路径，我们可以点击Browse选择我们想要安装WEKA的位置，然后点击窗口下方的NEXT，也可以不点击Browse直接将WEKA安装到默认的目录下，即直接点击窗口下方的NEXT，在新出现的窗口中点击Install开始安装，等待几秒种后点击Next， 在新窗口中会有一个Start Weka单选框（默认情况下是选中的），如果我们想安装完成后就启动WEKA，那么我们就直接点击新窗口下方的FINISH 完成安装,如果我们不想立即启动WEKA可以单击Start Weka前面的单选框，然后点击FINISH即可完成安装，此时WEKA已经安装到我们的电脑中。 二、WEKA的启动 在开始程序中找到WEKA3.7.0(注意版本不同名称也不同，但都是叫WEKA……)，选择WEKA3.7(with console)，出现下图即安装成功：
weka
https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka/ https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/~ml/weka/index.html https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/~ml/weka/ https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ucp.php?mode=login 原创]WEKA入门教程 由C6H5NO2? 2006年 11月 19日 16:03 目录 1. 简介顶楼 2. 数据格式顶楼 3.数据准备 1楼 4. 关联规则（购物篮分析） 1楼 5. 分类与回归 2楼 6. 聚类分析 2楼 Weka入门教程，来自 https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/viewtopic.php?f=2&t=9。转载请注明出处。 1. 简介
WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过 https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka 小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 --整理自 https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/computers/common/info.asp?id=2930 4
《数据挖掘实训》weka实验报告
《数据挖掘实训》课程论文（报告、案例分析） 院系信息学院 专业统计 班级 10级统计 3 班 学生姓名李健 学号 2010210453 任课教师刘洪伟 2013年 01月17日
课程论文评分表
《数据挖掘实训》课程论文 选题要求： 根据公开发表统计数据，请结合数据挖掘理论与方法，撰写一篇与数据挖掘领域相关的论文。 写作要求： （1）数据准确、有时效性，必须是最新的数据。 （2）文章必须有相应的统计方法，这些统计方法包括以前专业课中学到的任何统计方法，如参数估计、假设检验、相关与回归、多元统计等等。 （3）论文的内容必须是原创，有可靠的分析依据和明确的结论。 （4）论文按照规定的格式化撰写； （5）字数不少于2000字。
数据挖掘（WEKA软件）实验报告 统计学专业学生李健学号2010210453关键词：数据挖掘；游玩；因素；WEKA 本次实验指在熟练的运用软件weka进行数据处理，其中包括数据准备，关联规则等同时了解weka的基本用法。 一、软件介绍 1简介 数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境(Waikato Environment forKnowledge Analysis)，是由新西兰怀卡托(Waikato)大学开发的机器学习软件，纯Java技术实现的开源软件，遵循于GNU General Public License，跨平台运行，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，分类器实现了常用ZeroR算法、Id3算法、J4．8算法等40多个算法，聚类器实现了EM算法、SimpleKMeans算法和Cobweb算法3种算法，能对数据进行预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。2oo5年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的WEKA小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，WEKA系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一。WEKA使用的是一种叫做arff(Attribute—Relation File Format)的数据文件结构。这种arff文件是普通的ASCII文本文件，内部结构很简单，主要是测试算法使用的轻量级的数据文件结构。arff文件可以自己建立，也可通过JDBC从Oracle和Mysql等流行数据库中获得。整个arf文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息(Head information)，包括关系声明(Relation Declaration)和属性声明(AttributeDeclarations)。第二部分给出了数据信息(Datainformation)，即数据集中给出的数据。关系声明的定义格式为：@relation
weka入门教程
巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。 图1 新窗口打开 这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。 代码: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 需要注意的是，在Windows记事本打开这个文件时，可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。 以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。 除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数据。从“@data”标记开始，后面的就是数据信息了。 关系声明 关系名称在ARFF文件的第一个有效行来定义，格式为 @relation
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WEKA入门教程 https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ 1.简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。同时weka 也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 2.数据格式 巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。 这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），
相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEKA安装目录的“data”子目录下可以找到。代码: 全选 % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes
weka内嵌特征选择算法
属性评估方法： CfsSubsetEval：根据属性子集中每一个特征的预测能力以及它们之间的关联性进行评估。ChiSquaredAttributeEval：根据与分类有关的每一个属性的卡方值进行评估。ClassifierSubsetEval：根据训练集或测试集之外的数据评估属性子集。ConsistencySubsetEval：根据利用属性子集进行分类时得到的分类值的一致性进行评价。CostSensitiveAttributeEval：根据使其基础子集评估开销敏感性，变化选择子集评估方法。CostSentitiveSubsetEval：方法同上。 FilteresAttributeEval：运行在任意过滤器之后的数据上的任意属性评估。FilteredSubsetEval：方法同上。 GainRatioAttributeEval：根据与分类有关的每一个属性的增益比进行评估。InfoGainAttributeEval：根据与分类有关的每一个属性的信息增益进行评估。LatenSemanticAnalysis：根据数据的潜在的语义分析和转换进行评估，与随机搜索结合。OneRAttributeEval：根据OneR分类器评估属性。 PrincipalComponents：根据数据的主要成分分析和转换进行评估。ReliefFAttributeEval：通过反复测试一个实例和其同类或不同类中最近的实例上的属性值进行评估。 SignificanceAttributeEval：计算双向功能的概率意义评估属性值。SymmetricalUncertAtrributeEval：根据与分类有关的每一个属性的对称不稳定性进行评估。SymmetricalUncertAtrributeSetEval：根据与其他属性集有关的每一个属性的对称不稳定性进行评估。 WrapperSubsetEval：使用一种学习模式对属性集进行评估。 注：Filter类型的评估方法关注每一个属性的预测能力（最优特征子集由预测能力最强的那些单个属性组成），其一般借鉴统计、信息论的思想，根据数据集内在特性来进行评估；Wrapper类型的评估方法是用后续的学习算法嵌入到特性选择方程中，通过测试特征子集在此算法上的预测性能来决定其优劣。 搜索算法： BestFirst：可回溯的贪婪搜索扩张，最好优先原则。 ExhaustiveSearch：穷举搜索，从空集出发。 FCBFSearch：基于相关性分析的特征选择方法。相关性匹配搜索。 GeneticSearch：Goldberg（1989）提出的简单遗传算法。 GreedyStepwise：向前或向后的单步搜索。 LinearForwardSelection：线性向前搜索。 RaceSearch：比较特征子集的交叉验证错误情况。 RandomSearch：随机搜索。 Ranker：对属性值排序。 RankSearch：选择一个评估器对属性进行排序。 ScatterSearchV1：离散搜索。 SubsetSizeForwardSelection：按照特征子集大小向前线性搜索，这是线性搜索的扩展。TabuSearch：禁忌搜索。
WEKA 教程 SPSS 教程
实验1：数据挖掘工具研究 班级：计算机082 姓名：张睿卿 指导老师：董一鸿老师
目录 1Weka 1.1Weka简介 1.2Weka应用方法 1.3Weka操作数据集 1.3.1预处理 1.3.1.1打开Explore 1.3.1.2载入数据 1.3.1.3处理属性 1.3.1.4使用筛选器 1.3.1.5数据离散化 1.3.2分类与回归 1.3. 2.1准备工作 1.3. 2.2训练分类器 1.3. 2.3模型应用 1.3.3聚类 1.3.4关联 1.3.5属性选择 1.3.6可视化 2SPSS 2.1SPSS简介 2.2SPSS应用方法 2.3SPSS操作数据集 2.3.1打开数据集 2.3.2预处理 2.3.2.1数据属性 2.3.2.2绘制直方图 2.3.2.3按要求统计分析 2.3.3聚类 2.3.4回归 3Weka vs. SPSS Weka简述 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEKA的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。
Weka是基于java，用于数据挖掘和知识分析一个平台。来自世界各地的java爱好者们都可以把自己的算法放在这个平台上，然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种关系。 Weka的应用方法 Applications: Explorer 使用WEKA 探索数据的环境。 Experimenter 运行算法试验、管理算法方案之间的统计检验的环境。 KnowledgeFlow 这个环境本质上和Explorer所支持的功能是一样的，但是它有一个可以拖放的界面。它有一个优势，就是支持增量学习（incremental learning）。 SimpleCLI 提供了一个简单的命令行界面，从而可以在没有自带命令行的操作系统中直接执行WEKA 命令。 Weka操作数据集 1、预处理 1.1 点击Explorer，出现对话框
weka使用教程
WEKA使用教程 目录 1. 简介 2. 数据格式 3.数据准备 4. 关联规则（购物篮分析） 5. 分类与回归 6. 聚类分析 1. 简介 WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），它的源代码可通过https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/ml/weka得到。同时weka也是新西兰的一种鸟名，而WEK A的主要开发者来自新西兰。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。 如果想自己实现数据挖掘算法的话，可以看一看weka的接口文档。在weka中集成自己的算法甚至借鉴它的方法自己实现可视化工具并不是件很困难的事情。 2005年8月，在第11届ACM SIGKDD国际会议上，怀卡托大学的Weka小组荣获了数据挖掘和知识探索领域的最高服务奖，Weka系统得到了广泛的认可，被誉为数据挖掘和机器学习历史上的里程碑，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。Weka的每月下载次数已超过万次。 --整理自https://www.wendangku.net/doc/9a3002237.html,/computers/common/info.asp?id=29304 2. 数据格式 巧妇难为无米之炊。首先我们来看看WEKA所用的数据应是什么样的格式。 跟很多电子表格或数据分析软件一样，WEKA所处理的数据集是图1那样的一个二维的表格。
图1 新窗口打开 这里我们要介绍一下WEKA中的术语。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attrbute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格，或者叫数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Rela tion)。图1中一共有14个实例，5个属性，关系名称为“weather”。 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation File Format）文件，这是一种ASCII文本文件。图1所示的二维表格存储在如下的ARFF文件中。这也就是WEKA自带的“weather.arff”文件，在WEK A安装目录的“data”子目录下可以找到。 Code: % ARFF file for the weather data with some numric features % @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data % % 14 instances % sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,TRUE,no overcast,83,86,FALSE,yes rainy,70,96,FALSE,yes rainy,68,80,FALSE,yes rainy,65,70,TRUE,no overcast,64,65,TRUE,yes sunny,72,95,FALSE,no sunny,69,70,FALSE,yes rainy,75,80,FALSE,yes sunny,75,70,TRUE,yes overcast,72,90,TRUE,yes overcast,81,75,FALSE,yes rainy,71,91,TRUE,no 需要注意的是，在Windows记事本打开这个文件时，可能会因为回车符定义不一致而导致分行不正常。推荐使用UltraEdit这样的字符编辑软件察看ARFF文件的内容。 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽