Weka en Java

Weka est abrégé en Waikato Environment for Knowledge Analysis et c'est aussi le nom d'un oiseau en Nouvelle-Zélande appelé Weka. Weka est une bibliothèque Open Source pour le Machine-Learning. Il s'agit d'une version basée sur Java ; c'est l'un des outils sans code ingénieux et puissants. Weka a été développé et lancé au début en 1997 et est maintenant utilisé dans divers domaines d'application, principalement à des fins éducatives et pour faire des recherches. Essentiellement, il peut être utilisé pour mettre en œuvre l'art des modèles d'apprentissage automatique qui prennent en charge différents formats de fichiers.

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Qu'est-ce que Weka Java ?

Weka est un groupe d'algorithmes de Machine Learning pour développer des tâches d'exploration de données. Il contient des outils pour le clustering, la préparation des données, la régression, la classification, la visualisation et l'exploration de règles d'association. Weka est un groupe collecté d'algorithmes de Machine Learning pour les tâches de Data Mining. Ces algorithmes seront appliqués à l'ensemble de données directement sinon à partir du code Java.

Dans la version précédente, Weka était avant tout conçu comme un outil permettant d'analyser les données des domaines agricoles, mais il s'agit désormais d'une version entièrement basée sur Java (Weka 3), récemment utilisée pour divers domaines d'application, notamment à vocation pédagogique et orientée recherche.

Comment utiliser Weka Java ?

En utilisant Weka, nous devons installer weka en fonction de votre système d'exploitation. Une fois l'archive téléchargée pour l'extraire, vous obtiendrez le fichier jar comme weka.jar. Il contient tous les fichiers de classe nécessaires au développement d'une application comme l'API weka, etc.

Après la partie installation complète, nous devons inclure le pot comme chemin de classe dans notre implémentation. Le chemin de classe décrit que le JDK considère les fichiers de classe externes dans les bibliothèques externes. Lors de l’ajout du chemin de classe, il est suggéré d’utiliser l’option – cp des commandes du JDK. Lorsque nous travaillons sur l'un des frameworks, le chemin de classe peut être inclus pour le fichier manifeste correspondant.

Type de plateforme

Weka est une bibliothèque Open Source pour la technologie d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une version basée sur Java ; c'est l'un des outils sans code ingénieux et puissants. La condition préalable est que Java 8.0 soit installé sur votre machine. Nous pouvons installer Weka sur n'importe quel type de plate-forme en suivant les instructions suivantes. Une fois l'installation de Weka terminée, vous devez inclure des interfaces standard et des techniques de traitement des données. Voyons les techniques suivantes,

1. Pré-traitement des données : Une fois l'ensemble de données chargé, le Weka permet d'étudier rapidement ses instances et ses attributs. De plus, diverses techniques de filtrage sont disponibles, voyons un exemple : pour convertir les données de manière numérique afin d'effectuer la sélection des caractéristiques afin de réduire la dimension de l'ensemble de données, par exemple pour accélérer les délais et les performances de l'entraînement.
2. Algorithmes de régression et classification : Dans les algorithmes de classification et de régression, il existe un ensemble de divers algorithmes tels que les arbres de décision, les bayes naïfs gaussiens, le K-voisin le plus proche, les variantes de régression linéaire et les techniques d'ensembles.
3. Clustering : La technique du Clustering est utilisée en organisation pour identifier les catégories essentielles de nos données de manière invalide. La plupart des exemples d'algorithmes mis à disposition avec la collection weka sont le clustering K-Means et la maximisation des attentes.
4. Visualisation des données : La technique de visualisation des données est une visualisation de données intégrée qui prédit rapidement les corrélations entre les modèles d'apprentissage automatique représentés et les fonctionnalités telles que le clustering K-Means et les arbres de décision.
5. Associations de découverte : L'association de découverte qui découvre les règles de base dans l'ensemble de données, afin d'obtenir des modèles plus facilement identifiables ainsi que les connexions impliquant diverses fonctionnalités.

Exigences pour weka java

La condition de base pour weka java est que Java 1.7 soit installé dans tous les cas. Pour télécharger et installer Weka, choisissez la dernière version de Weka pour votre système, elle nécessite au moins Java 1.7.

Voyons ce qui suit qui montre la version minimale de Java requise pour exécuter la version particulière de Weka. Les versions mises à jour de Weka nécessitent Java 8 ou une version ultérieure. Afin d'éviter une mise à l'échelle inappropriée de l'interface graphique (interfaces utilisateur graphiques) de Weka dans votre système Windows, vous devez utiliser Java 9 et les versions ultérieures pour l'affichage à haute densité de pixels (HiDPI).

Avantages

Les avantages de Weka comprennent les éléments suivants,

• Nous pouvons en disponibilité gratuite sous la licence publique générale GNU
• Il est facile à utiliser grâce à son GUI (Graphical User Interface).
• Il est portable en raison de l'implémentation complète du langage de programmation Java et il est exécuté sur n'importe quelle plate-forme informatique moderne.
• Il existe un large éventail de techniques de prétraitement et de modélisation des données collectées.

Classe de générateur de modèles dans l'exemple

Voyons la classe du générateur de modèle. Pour générer un modèle, nous devons utiliser la perception multicouche appelée réseaux de neurones pour catégoriser dans l'ensemble de données iris 2D. Nous pouvons utiliser la valeur par défaut du processus d'apprentissage du réseau neuronal ou la définir manuellement via les méthodes de définition.

Il existe plusieurs classes de générateurs de modèles, voyons les modèles suivants comme suit,

Conclusion

Dans cet article, nous avons découvert le Weka, c'est un outil influent. Ces derniers temps, il est utilisé dans divers domaines d'application, notamment à des fins éducatives et orientées vers la recherche. J'espère que l'article vous aidera à comprendre les éléments de base de Weka.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!