Weka平台的使用方法

简介：
本教程将介绍如何利用Weka进行数据挖掘和机器学习实验，涵盖软件安装、基础操作及常用算法应用等内容。 Weka的使用方法主要包括三个方面：一是将一种学习方法应用于一个数据集，并分析其输出以更好地了解这些数据（即挖掘潜在的知识）；二是利用已学得的模型对新实例进行分类预测；三是尝试多种不同的学习器，根据它们的表现选择最适合的一个用于实际预测。在Weka中，我们将这种学习方法称为“分类器”或“学习器”，用户可以在其交互式界面菜单中选取所需的学习器。许多分类器允许调整参数设置，这些可以通过属性列表或者对象编辑器来完成。所有类型的学习器都会通过一个统一的评估模块来进行性能衡量。 与选择分类器相同，在数据预处理阶段也需要从菜单中挑选合适的过滤器（即工具或方法），以满足特定学习任务的需求。不同的过滤器具有各自的参数设置，用户需要根据具体情况进行调整和优化。