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．

test.arff

@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

Explorerを開きます
Open fileから先ほど作成したtest.arffを選択
Classifyタブを選択
Chooseからweka>classifiers>trees>J48を選択
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．
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．
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．