#WEKAとは
機械学習統合環境 Wekaと ベンチマークデータ - 山本 研究室
フリーの機械学習統合環境
- 研究，教育，実務など幅広い利用が可能
- データの前処理，多様な学習アルゴリズム，評価手法の理解ができる．
- データの可視化などのGUIを備えている
だそうです．
初めて機械学習に触れるには手っ取り早い方法です．
自分で取ってきたデータを様々な機械学習アルゴリズムで分類することができます．
#インストール
以下のリンクから，自分のOSに合わせてダウンロード
Weka 3
#分類するデータの用意
WEKAは自分が用意したデータを読み込んで分類することができます．
この際，arffと呼ばれる形式にする必要があります．
@relation keyboard
@attribute time real
@attribute speed real
@attribute angle real
@attribute curve real
@attribute emotion {sad, happy}
@data
1,0.1,46,1.81,sad
2,0.6,187,4.7,happy
###@relation [文字列]
keyboardがデータセットの名前です．
好きなように設定します．
###@attribute [属性の名前] [属性の型]
属性の名前と属性の型を記述します．
属性の型は，データが数値の場合は，real．
そうでない場合は，{}で囲みます．
また，分類したいものを最後に記述します．
###@data
これ以降に，自分のデータを入力します．
自分が記述した属性データに合わせて記述します．
今回は，time, speed, angle, curve, emotionの値が1行に入ります．
#決定木で機械学習
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Explorerを開きます
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Open fileから先ほど作成したtest.arffを選択
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Classifyタブを選択
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Chooseからweka>classifiers>trees>J48を選択
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Test optionでどんな検定をするか設定できます．デフォルトだと10分割交差検定．
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Test optionの下に表示されているものが，分類される対象のデータとなります．
test.arffの属性の最後の行に記述されているものが表示されますが，タップして変更することもできます．
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Startボタンを押すだけ！
SummaryのCorrectly Classified Instancesに書かれているのが，分類精度となります．
今回だと，79.1683%です．
#まとめ
WEKAを初めて使う際の参考になれば幸いです．
Classifierを選択する際に他のものを選択するだけで，SVMやRandom Forestなども簡単にできます．