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認(rèn)證信息

認(rèn)證類型：個人認(rèn)證

認(rèn)證主體：王**（實名認(rèn)證）

IP屬地：山西

IP屬地：山西 上傳時間：2024-03-03 格式：DOCX 頁數(shù)：4 大?。?7.15KB 積分：12 舉報 版權(quán)申訴

weka數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒瀳蟾嬉弧嶒災(zāi)康谋緦嶒炛荚谡莆誛eka軟件的使用方法，了解數(shù)據(jù)挖掘的過程和方法以及能夠利用Weka進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?。二、實驗環(huán)境本實驗使用的軟件和硬件環(huán)境如下：操作系統(tǒng)：Windows10軟件：Weka3.8.5硬件配置：IntelCorei7-7700CPU，16GB內(nèi)存三、實驗過程和方法1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備選取了UCIMachineLearningRepository中的Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了3類鳶尾花（Irissetosa、Irisversicolor、Irisvirginica）共150個樣本，每種花各50個樣本，每個樣本包含4個特征（花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度）。使用Weka中的Explorer進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集（70%）和測試集（30%）。2.模型構(gòu)建采用十折交叉驗證的方式，構(gòu)建了三個分類器：C4.5決策樹、樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，決策樹和樸素貝葉斯的參數(shù)使用默認(rèn)值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用多層感知機(jī)，設(shè)置隱層節(jié)點(diǎn)為10個，迭代次數(shù)為500次。3.模型評估通過對測試集的預(yù)測，統(tǒng)計預(yù)測準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率和F1值等指標(biāo)，比較三個分類器的性能。同時，對比不同特征子集（全部特征、花萼長度和花瓣寬度兩個特征）對分類性能的影響。四、實驗結(jié)果分析1.模型性能比較在分類器的準(zhǔn)確率方面，C4.5決策樹達(dá)到了最高的98.67%，其次是樸素貝葉斯的96.67%和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的93.33%。通過查準(zhǔn)率、查全率和F1值的綜合考量，可以得出決策樹和樸素貝葉斯的分類性能相對較好。2.特征子集比較分別在全部特征、花萼長度和花瓣寬度兩個特征的子集上應(yīng)用了三個分類器。結(jié)果表明，決策樹在全部特征和花瓣寬度特征子集上的分類性能較好，而在花萼長度特征子集上表現(xiàn)不如樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。五、實驗總結(jié)本次實驗利用Weka軟件構(gòu)建了三個分類器，對Iris數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類處理，并比較了不同分類器和特征子集對分類性能的影響，得出了以下結(jié)論：C4.5決策樹和樸素貝葉斯的分類性能相對較好，特征子集對分類性能