(追記 2024.3.1 生成AIを用いた「実務でのChatGPT(決定木分析))はこちら。
まず、「習うより慣れろ」だと思う。今回は、とりあえず、決定木を作成する手順を紹介する。データは、weather.arffを用いる(この投稿のシリーズでも掲載したが、csv形式でもファイルを読めるので実用上はエクセルでデータ作成→csv形式で保存→wekaで読み込みの流れになるが、説明のためインストールするとお試し用に作成されているデータを用いている。記事の投稿の最後のほうに"Labels"があり"データマイニング"を選択すると関連記事が並んで表示されます)。
ファイルの読み込みは、下のとおり(クリックすると拡大されます)。
wekaを起動し、"Explorer"をクリック、"Open file..."をクリックし、指定のファイル(weather.arff)を開く。
次に、"Classify"タブをクリック、"Chooes"タブをクリックし"tree"の"J48"を選択する。
下の画面の設定で"start"をクリックする。すると、アウトプット画面に結果が表示されていることが確認できる。
さらに、下の画面の操作に従い、操作すると、決定木が作成されていることが分かる。データマイニングの決定木分析が完了したのである。あまりにもあっけないので拍子抜けするかもしれない。
--> 次回はこの分析結果の解説を行います。
(「Wekaを起動する(決定木分析①)」了)
データマイニングに関する種々のサイト
http://www.weka-jp.info/
Wekaの日本語情報のページ
http://www.kdnuggets.com/
データマニングのためのフリーソフトを紹介する有名なページ(英語)。
*本ブログ記事の下「Labels」の「データマイニング」をクリックすると、データマイニングに関する記事が一括掲載されます。
ファイルの読み込みは、下のとおり(クリックすると拡大されます)。
wekaを起動し、"Explorer"をクリック、"Open file..."をクリックし、指定のファイル(weather.arff)を開く。
次に、"Classify"タブをクリック、"Chooes"タブをクリックし"tree"の"J48"を選択する。
下の画面の設定で"start"をクリックする。すると、アウトプット画面に結果が表示されていることが確認できる。
さらに、下の画面の操作に従い、操作すると、決定木が作成されていることが分かる。データマイニングの決定木分析が完了したのである。あまりにもあっけないので拍子抜けするかもしれない。
--> 次回はこの分析結果の解説を行います。
(「Wekaを起動する(決定木分析①)」了)
データマイニングに関する種々のサイト
http://www.weka-jp.info/
Wekaの日本語情報のページ
http://www.kdnuggets.com/
データマニングのためのフリーソフトを紹介する有名なページ(英語)。
*本ブログ記事の下「Labels」の「データマイニング」をクリックすると、データマイニングに関する記事が一括掲載されます。
0 件のコメント:
コメントを投稿