j48

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    J48の木 - 電車やテストの分類

    私はここR. にJ48の決定木で電車やテストを使用したいが、私のコードです： library("RWeka") data <- read.csv("try.csv") resultJ48 <- J48(classificationTry~., data) summary(resultJ48) が、私は70％に私のデータを分割したいです列車と30％のテスト、どのように私はそれを行うため
    r classification weka decision-tree j48 2016-05-07

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    weka.core.UnsupportedAttributeTypeException：weka.classifiers.trees.j48.C45PruneableClassifierTree：文字列を扱うことができない属性

    I次のコードを持っている：J48から私のためにベイジアンネットワーク図をプロットすることになっている #load required library library(data.tree) library(entropy) library(RWeka) library(partykit) library(FSelector) library(e1071) library(caret)
    r j48 2016-06-27

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    ツリー内の誤って分類されたインスタンスが混同行列と一致しない

    すべてのルールの間違った分類（ツリー参照）の合計は2097（895 + 700 + 428 + 74）です。しかし、混乱行列は2121です（1999 + 122からです）。誰かが不一致を説明することはできますか？どのように数字が違うのですか？クラシファイアのモデル記述の
    weka j48 2016-08-27

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    私が構築したモデルを使用してWekaの単一インスタンスをテストするにはどうすればよいですか？

    私は、Javaでweka APIを使用して単一のインスタンスをテストしようとしています。私の目的は、test.arffファイルの単一インスタンスのクラス値を予測することです。 私のJavaコードは次のようになり、 import weka.core.Instances; import weka.classifiers.Evaluation; import weka.classifiers.tre
    java api machine-learning weka j48 2016-12-11

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    確率分類 - R

    まず、私の英語については残念ですが、私はブラジル人であり、私はまだ改善しています。 私はRWekaを使って分類モデル（NaiveBayes、JRip、J48、SVM）を作成していますが、各インスタンスの確率が必要です。 SVMについては （パッケージ「E1041」）私は単に、その後、出力のようなもので、 model<-svm(classification~.,data=treino1, proba
    r machine-learning svm weka j48 2017-03-21

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    デシジョンツリー解析の問題

    私は現在、Rの問題に取り組んでいます。データセットに分類ツリーを適用したいのですが、Wekaを使用して同じ問題を既に解決しているので、結果は間違っているようです。私は別の結果を得た。 私は次のようにcsvファイルに含まれるデータセットを得た： age,menopause,tumor.size,inv.nodes,node.caps,deg.malig,breast,breast.quad,irra
    r tree classification data-mining j48 2016-10-25

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    Weka：予測値

    Wekaでは、予測を行うためにJ48分類器を使用しています。しかし、予測出力では、インスタンスの順序（実際の値と予測されるインスタンスの値の両方）が、私が作業しているデータセットの元の順序（つまり行）に対応していないことがわかります。これを引き起こしているのは何ですか？
    csv instance weka prediction j48 2016-12-15

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    トレーニングエラーまたはエラー（D）とテストエラーまたはエラーを見つける方法

    トレーニングエラーまたはエラー（D）とテストエラーまたはエラーを見つける必要があります。 （confidenceInterval（SQRT（エラー（S（1-エラー - /全インスタンス は、次に我々は エラー（S）+を使用してエラー（D）を見つけるために、誤分類のインスタンス： 仮に、我々は数式を使用エラー（単数または複数）を見つけるためにs）/ n）））））））））） ここでn =合計インスタン
    java machine-learning classification weka j48 2016-10-28

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    Weka J48の分類はツリーに従っていません

    私の元のツリーははるかに大きかったですが、私はかなりの時間この問題を抱えていたので、私はツリーを単純化しようと決めました。 あなたが見ることができるように、私は唯一の3つの可能公称値との「LarguraBandaRede」と呼ばれる単一の属性「Congestionado」、「リーヴル」と「Merda」を持っている：私はこのようなものになってしまいました。 その後、私はjavaコードで使用するwek
    java machine-learning weka decision-tree j48 2017-07-05

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    WEKAはクラス値を使用して決定木を解決しますか？

    私はWEKAやMLの新作ですので、私の知らないことを次のように言い訳してください。私はそれを理解しようと数時間を無駄にしたので、うまくいけば誰かが正しい方向に私を向けることができます： 私はUSDJPYのデータにJ48決定木を走そうとしています。データは.csvファイルを介して読み込まれ、クラス値は公称型、具体的にはTRUEの値、またはUSDJPYが20セッション後に1％以上高い取引をしていた場合
    machine-learning weka decision-tree arff j48 2016-09-17
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