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如何在Weka中加载CSV机器学习数据

Weka在描述数据时拥有特定的以计算机科学为中心的词汇表: 实例(Instance):一行数据被称为一个实例,就像在一个实例中或来自问题域中的观察(observation)一样。...在分类问题上,输出变量必须是标称的。对于回归问题,输出变量必须是实数。 Weka中的数据 Weka倾向于以ARFF格式加载数据。...[q9u7dtaw4m.png] Weka GUI选择器的屏幕截图 2.通过点击菜单中的“Tools”,选择“ArffViewer,来打开ARFF-Viewer”。...[l814ebqsqx.png] Weka ARFF Viewer 4.点击“File”菜单,在ARFF-Viewer中打开您的CSV文件,然后选择“Open”。导航到您当前的工作目录。...选择你的文件,然后点击“打开”按钮。 您可以直接用数据开始工作。您也可以通过点击“Save”按钮并输入文件名,以ARFF格式保存数据集。

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Weka机器学习平台的迷你课程

在本课中,您将使用Weka来了解有关数据的更多信息。 打开Weka GUI Chooser。 打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...在本课中,您将深入了解Weka中的机器学习算法。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...在本课中,您将学习关于评估Weka算法性能的不同方法。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...在本课中,您将会发现可以在分类问题上使用的5种最重要的分类算法。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。...在最后一课中,您将了解如何训练出最终模型并将其保存到文件中供以后使用。 打开Weka GUI Chooser,然后打开Weka Explorer。 加载data/diabetes.arff数据集。

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    数据挖掘系列(4)使用weka做关联规则挖掘

    前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘...weka数据集格式arff arff标准数据集简介   weka的数据文件后缀为arff(Attribute-Relation File Format,即属性关系文件格式),arff文件分为注释、关系名...1、安装好weka后,打开选择Explorer   2、打开文件   3、选择关联规则挖掘,选择算法   4、设置参数   参数主要是选择支持度(lowerBoundMinSupport),规则评价机制...在 Weka中设置了几个类似置信度(confidence)的度量来衡量规则的关联程度,它们分别是: a) Lift : P(A,B)/(P(A)P(B)) Lift=1时表示A和B独立。...这个数越大(>1),越表明A和B存在于一个购物篮中不是偶然现象,有较强的关联度. b) Leverage :P(A,B)-P(A)P(B)Leverage=0时A和B独立,Leverage

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    office xls 文件已损坏 无法打开 word在试图打开文件时遇到错误

    小提示: Office 2010的新特性是打开非本机创建的文件时会使用受保护的视图打开,因此我的“其他来源”主要指几个方面。...其他来源: 1.邮件中的附件:别人通过邮件发给我的附件,由于不是由本机创建的文档,所以Office 2010会以受保护视图打开。...比如使用优盘从其他电脑上复制到本机的文件,都属于“其他来源”。 临时方案:一时找不到解决方案,并且经过仔细观察发现是进入到“受保护视图”时出现的问题,而正常打开、编辑本机创建的文档都没有问题。...“受保护视图”是Office 2010中新推入的安全措施,以阻止恶意文档对本机的破坏。如果让Office以正常模式打开文件应该就可以了。...右键单击文档,在弹出的快捷菜单中选择“属性”,在打开的“属性”对话框的“常规”标签中,单击“解除锁定”按钮,这时再打开文档就不会再出错了。 彻底解决方法1:修改uxtheme.dll文件权限。

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    Weka机器学习使用介绍(数据+算法+实战)

    功能有数据处理、特征选择、分类、回归、可视化等,支持多种数据文件格式,如arff、xrff、csv等,主流的数据格式是csv和arff。...本文将利用一个csv数据对Weka的使用过程进行简单的介绍,并采用其中一种机器学习算法决策树进行实战,其他的一些机器学习算法在机器学习专辑里都有介绍。...数据读取 打开Explorer界面,点击Open file,选择保存目录下的Weka_Data.csv(在公众号回复Weka_Data即可得到csv文件的下载地址),文件中是包含20个特征的20个数据和对应的...为了使用方便我们可以将该处理后的数据通过Save保存为arff格式文件。 ? 之后直接导入arff格式的数据即可,省去了中间数据预处理的步骤。...三、 模型选择和实验 我们对预处理之后的数据进行分类,打开Classify选项卡 Classifier提供weka里的分类器,常用的有bayes下的Naïve Bayes朴素贝叶斯、BayesNet贝叶斯信念网络

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    《解锁Weka:数据挖掘实战的得力助手》

    接下来,让我们通过具体案例深入了解Weka的应用,并探讨使用过程中的注意事项。一、Weka在医疗数据分析中的应用某医疗机构希望通过分析患者的病历数据,预测某种疾病的发病风险,以便提前采取干预措施。...他们使用Weka进行数据处理和模型构建。首先,将患者的基本信息、症状、检查结果等数据整理成Weka支持的ARFF格式。...二、Weka在电商用户行为分析中的应用一家电商企业为了提升用户体验和精准营销效果,借助Weka分析用户的浏览、购买行为数据。他们将用户的历史浏览记录、购买商品种类、购买频率等数据导入Weka。...三、使用Weka的注意事项(一)数据格式与预处理Weka主要支持ARFF格式的数据,在导入数据前,务必确保数据正确转换为该格式。数据预处理是关键步骤,直接影响模型的性能。...例如,决策树算法适用于需要直观解释模型结果的场景;而神经网络在处理复杂非线性关系时表现出色,但可解释性较差。同时,算法的参数对模型性能影响显著,需要通过实验和调优找到最优参数组合。

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    WEKA的使用指南

    WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具,在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。我在机缘巧合之下,从一门课程里学到这个工具,其轻便性、用户友好性给我留下了很深的印象,在此广而告之。...01 — WEKA简介 那么问题来了,WEKA是什么? 新西兰秧鸡? 不不不,不是这个WEKA。 02 — 界面展示 接下来展示一下WEKA的界面。...进入探索环境之后,主页是数据预处理选项卡,可以看到选项卡中还有分类、聚类、关联、变量选择和可视化几个。...在预处理界面中,可以选择并打开数据集、选择预处理方法、对数据集做基本的统计、各个变量的展示以及编辑记录和属性。 然而略坑爹的地方是,WEKA默认的数据格式是独有的。...WEKA在自带的data目录里有很多示例数据集,其他地方就真的木有见过arff这种文件格式了。 03 — 算法应用 既然选择了IRIS数据集,就以此为例探索分类算法的实现。

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    3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

    当然,实际在应用中,我们一般不管什么数据集,都先跑一遍逻辑(线性)回归就是了,它性能优异,至少我们可以将它的结果作为baseline。...在实际生活中,我们面对的当然不仅仅是由数字得出的,很多时候是通过决策得出。...在weka安装目录里有个data文件夹,里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。 拿weather.nominal.arff为例 ?...可以看到在test options为Use training set时,也就是所有样本作为训练集时,逻辑回归正确率达到了100%。...OK,我们来使用决策树试试,先试试大名鼎鼎的C4.5分类器,在weka中对应J48。 在trees里找到J48,同样选择10次折叠,点击start。 可以看到正确率在50%。

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