Sistemi Informativi A. A. 2013/14 WEKA. WEKA Explorer.

transcript

Sistemi InformativiA. A. 2013/14

Explorer

Preprocess

I formati ammessi sono .arff e .csv

Preprocess

Attributi Statistiche dell’attributoselezionato

Istogramma che mostra le distribuzioni di valori di un attributo rispetto ad un altro

Preprocess

Tutti gli attributi sono stati selezionati

Classificazione

Viene scelto l’algoritmo di classificazione o regressione

Classificazione

Elenco degli algoritmi implementati

Classificazione

Vengono impostati i parametri

Classificazione

Altre opzioni

Classificazione

Scelta dell’attributo target

Classificazione

Clustering

Quando i dati non sono categorici viene visualizzatala distribuzione dei valori di un attributo

Clustering

Scelta dell’algoritmo di clustering

Clustering

Impostazione dei parametri

Clustering

Il numero di cluster voluti. Con “-1” il numero di clusterviene automaticamente trovato da WEKA.

Clustering

Per ignorare alcuni attributi

Clustering

Spostamento casuale dei punti nella rappresentazione.Serve per mettere in evidenza eventuale concentrazioni di punti.

Clustering

Regole associative

Occorre avere un insieme di dati categorici

Regole associative

Scelta dell’algoritmo

Regole associative

Cambiare i parametri (come il supporto minimo)

Regole associative

Importanza degli attributi

WEKAImportanza degli attributi

Gli attributi “outlook” e “humidity” sono importanti nelcaratterizzare l’attributo “play”.

WEKAVisualizzazione dei dati

Visualizzazione grafica dei valori degli attributiattraverso grafici 2D.

WEKAVisualizzazione dei dati

Sistemi Informativi A. A. 2013/14 WEKA. WEKA Explorer.

Documents