【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】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
-
-
【PyTorch】GPUのメモリ不足でエラーになったときの対処方法。
PyTorch で深層学習していて、 GPUのメモリ不足でエラーが出てしまったので、対処方法のメモで
-
-
【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
-
-
【機械学習】 scikit-learn で精度・再現率・F値を算出する方法【Python】
今回は、2クラス分類で Python の scikit-learn を使った評価指標である、精度(P
-
-
【機械学習】パーセプトロン(Perceptron)について。
パーセプトロンは、教師あり学習の中でも、入出力モデルベース(eager learning:働き者の学
-
-
【TensorFlow】GPUを認識しない時の対処方法【Python】
TensorFlow で GPU を認識させようとしたときにハマってしまったので、その対処方法のメモ
-
-
【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
-
-
【Weka】欠損データを自動的に補完するフィルタを使ってみた。
機械学習で用いるデータについてです。データは完璧なことに越したことはないが、通常は、ある属性の値が入
-
-
【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】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、