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Wekaは、実際のデータマイニングの問題を解決するための機械学習アルゴリズムのコレクションです。アルゴリズムは、データセットに直接適用するか、独自のJavaコードから呼び出すことができます。
このアプリケーションには、データの前処理、分類、回帰、クラスタリング、関連付けルール、視覚化に必要なツールが含まれています。また、新しい機械学習スキームの開発にも適しています。
主な機能は次のとおりです。
- 機械学習。
- データマイニング。
- 前処理。
- 分類。
- 回帰。
- クラスタリング。
- 関連付けルール。
- 属性の選択。
- 実験。
- ワークフロー。
- 視覚化。
Wekaのアルゴリズムのコレクションは、データの前処理からモデリングまでを網羅しています。コアデータマイニングアルゴリズムには、回帰、クラスタリング、分類が含まれます。
Wekaにはデータ分析用の完全なアルゴリズムスイートがありますが、データを単一のフラットファイルとして処理するように構築されています。その後、マルチリレーショナルマイニングとシーケンスモデリングを処理しません。
全体として、Wekaは包括的なアルゴリズムスイートを備えた優れたデータマイニングツールです。インターフェースは問題ありませんが、それぞれ4つの選択肢があり、それぞれに長所がありますが、最初にアプリケーションの完全な知識がない限り、どちらを使用するかを選択するのは面倒です。
