【Weka】CSVファイルを読み込んで決定木を実行。
公開日:
:
最終更新日:2018/07/20
機械学習 CSVファイル, Decision Tree, Weka, 木構造をビジュアル化, 決定木
フリーの機械学習ソフト Weka を使って、CSVファイルを読み込んで決定木(Decision Tree)を実行したときのメモです。
「機能選択」画面で「エクスプローラ」を選択します。

「前処理」タブで「ファイルを選択」ボタンを押して、あらかじめ用意しておいたCSVファイルを選択します。
1行目に属性を入れておくと、自動的に判別してくれました。
次に、「分類」タブで分類器の「選択」ボタンを押します。
すると、色々と分類器が出てきますが「trees」を展開し、「J48」を選択します。

そして、「開始」ボタンを押すと結果が表示されます。※今回はテストオプションはデフォルトのままにしました。

木構造をビジュアル化したいときは、「結果リスト」で右クリックし「木構造をビジュアル化」を選択します。

すると、以下のような木構造が表示されます。

関連記事
-
-
【探索】ダイクストラ法・最良優先探索・Aアルゴリズムの比較。
縦型探索や横型探索では、機械的に順序を付け、最小ステップでゴールを目指します。 つまり、
-
-
【機械学習】モンテカルロ法(Monte Carlo method)について。
モンテカルロ法(Monte Carlo method)とは、シュミレーションや数値計算を乱数を用いて
-
-
【Weka】ARFF 形式から CSV 形式に簡単に変換する方法。
フリーのデータマイニングツールである WEKA では、ARFF 形式と CSV 形式のデータを読み込
-
-
【転移学習】学習済みVGG16 による転移学習を行う方法【PyTorch】
今回は、PyTorch を使って、学習済みのモデル VGG16 を用いて転移学習をしてみました。
-
-
【PyTorch】ニューラルネットワークを構築する方法【NN】
今回は、PyTorch を使って、ニューラルネットワーク(NN)を構築したときのメモです。 フ
-
-
【機械学習・手法比較】決定木とナイーブベイズを比較してみた。
同じデータを使って、教師有り機械学習手法の 決定木(Decision Tree)とナイーブベイズ(N
-
-
【PyTorch】畳込みニューラルネットワークを構築する方法【CNN】
今回は、PyTorch を使って畳込みニューラルネットワーク(CNN)を構築する方法について紹介しま
-
-
【探索】縦型・横型・反復深化法の探索手法の比較。
探索とは、チェスや将棋や囲碁などのゲームをコンピュータがプレイするときに、どの手を指すかを決定するの
-
-
【機械学習】 scikit-learn で不正解データを抽出する方法【Python】
Python の scikit-learn ライブラリを使って機械学習でテストデータを識別(2クラス
-
-
【画像認識】 Google画像検索結果を取得する方法 【google image download】
今回は、深層学習(DeepLearning)で画像認識をするための画像データの収集を、Google画




















