Weka (strojno učenje)
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis) je priljubljenaodprtokodnaprogramska opremazastrojno učenje,napisana vjavi.Nastala je na univerzi Waikato na Novi Zelandiji. Na voljo je podlicenco GNU.
Opis
[uredi|uredi kodo]Delovno okolje programa je sestavljeno iz nabora orodij in algoritmov za analizo podatkov in modeliranje napovedovanja. Vsebuje grafični vmesnik, ki omogoča preprosto uporabo. Prvotna verzija je bila narejena z različnimi programerskimi orodji. Zaradi prenosljivosti na raznoliko strojno so jo v 3. verziji prepisali v Javo. Weka omogoča mnoga standardna opravila na področju podatkovnega rudarjenja (predobdelava, rojenje, razvrščanje, regresija, vizualizacija, izbira značilk).
Weka ima grafični vmesnik z imenom Raziskovalec (Explorer), lahko pa jo tudi uporabljamo direktno iz ukazne vrstice. Obstaja še preizkuševalec (Experimenter), ki omogoča sistematično medsebojno primerjavo rezultatov strojnega učenja s podatkovnimi bazami.
Datoteka ARFF
[uredi|uredi kodo]Attribute Relationship File Format (ARFF) je besedilna datoteka za zapis Wekinih podatkovnih zbirk.
Preprost primer ARFF datoteke:
@relation weather
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}
@data
sunny,85,85,FALSE,no
sunny,80,90,TRUE,no
overcast,83,86,FALSE,yes
rainy,70,96,FALSE,yes
rainy,68,80,FALSE,yes
rainy,65,70,TRUE,no
overcast,64,65,TRUE,yes
Vrstice, ki se začnejo z znakom @, se imenujejo glava datoteke, ostalo pa so podatki. Podatki so lahko številski ali neštevni.
Drugi programi za strojno učenje
[uredi|uredi kodo]- RapidMiner
- ELKI
- KNIME