как классифицировать с помощью j48 weka с получением информации и случайным выбором атрибутов?

Я знаю, что дерево решений j48 использует gain ratio для выбора атрибута для создания дерева. Но я хочу использовать information gain и random selection вместо коэффициента усиления. В select attribute tab в Weka Explorer я выбираю InfoGainAttributeEval и нажимаю кнопку запуска. После этого я вижу отсортированный список атрибутов с методом получения информации. Но я не знаю, как использовать этот список для запуска j48 в Weka. Более того, я не знаю, как случайным образом выбрать атрибут в j48. Пожалуйста, помогите мне, если можете.


weka j48
person Community    schedule 17.01.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если вы хотите выполнить выбор функций для данных перед запуском алгоритма, вам необходимо:

  1. На вкладке Classify используйте AttributeSelectedClassifier (в папке meta). Там вы можете настроить алгоритм выбора функций, который вы хотите. (По умолчанию J48 с CfsSubsetEval).

  2. Во вкладке Preprocess найдите и примените фильтр AttributeSelect (находится в папке supervised\attribute). По умолчанию здесь также используется алгоритм CfsSubsetEval.

Обратите внимание, что первый метод применит алгоритм только к набору поездов, когда вы будете оценивать алгоритм, в то время как второй метод будет использовать весь набор данных и удалять объекты, которые не были выбраны (вы можете использовать отмену, чтобы вернуть их).

Обратите внимание, что способ, которым J48 выбирает функции в процессе обучения, останется прежним. Чтобы изменить его, вам нужно реализовать собственный алгоритм или изменить текущую реализацию.

person AndreyF    schedule 18.01.2018