weka-Explorer-Classify的运用

同样、实验目的

上学用 weka 中之常用分类器,完成多少分类任务。

       
人生要不同之品味,篮球、足球、乒乓球、羽毛球、台球、排球等在学童时期于大。据说世界上共有28栽不同之球,我们一生凡是颇丰富,但时间过得甚快。

次、实验内容

  1. 摸底 weka 中 explorer 的 Classify 面板4独区域的功用。
  2. 当多单数据集上完成分类任务:建立分类型,再运该模型对数码对象开展分类,并针对性分类器的出口结果进行比较和分析。

         
球类运动,包括手球、篮球、足球、排球、羽毛球、网球、高尔夫球、冰球、沙滩排球、棒球、垒球、藤球、毽球、乒乓球、台球、鞠蹴、板球、壁球、沙壶、冰壶、克郎球、橄榄球、曲棍球、水球、马球、保龄球、健身球、门球、弹球等.

其三、实验要求

  1. 每当同数据集上, 选择多分类器(常用的分类器有 Naive
    Bayes、SMO、IBK(k设为2)、J48
    等),对不同分类器的输出结果进行较和剖析。
  2. 择发生训练集和测试集的数据集,在该数量集上选择个别种植评价模型:测试集评估与10亏本交叉验证
    ,对分类结果开展比和剖析。

高尔夫

季、实验过程

图片 1

1、了解 Classify 面板的4个区域

a. Classify 面板

保龄球

区域1

分拣算法选择框,用于选择分类算法对数码进行分类任务之处理。
有贝叶斯、函数式、惰性方法(基于实例)、组合方式、混合算法、基于规则与决策树等类;
常用的发出省贝叶斯(一种植比较简单易懂的统计上道?)、(SMO)支持为量机(尚非晓这到底是呀,好像挺出名,神经网络的简化?类似于筛子?)、k-最邻近值(对于1-最为邻近值的改进?)、C4.5核定树(对ID3的改善,支持了连值?)。

图片 2

区域2

评估方式选择框,用于选择处理数量分类任务时之评说模型。
来以训练集、使用测试集、交叉验证(常用10折交叉验证?)和保方法四栽;
复多选择项如 * 图b*
所示,包含输出模型、输出每个门类的统计量、输出熵估计度量(在核定树被生因此?)、输出混淆矩阵、设置代价矩阵(搞明白行与列的意义十分重大,比较轻烂?)等。

b. 更多选择

网球

区域3

结果(日志)列表。
右键单击某平实践后会见弹有同样多级选,包括各种可视化属性。

图片 3

区域4

分类结果输出框,显示区域2再次多选项中选中的一致密密麻麻输出信息。

图片 4

区域5(未标出)

状态信息,显示同一名目繁多系统状态信息,如内存占用、是否正在拓展打。(上同次于试验中之00区域)

棒球

2、使用 weather.numeric.arff 进行归类

图片 5

(0) 数据集(将故数据的最后两单当测试集)

** % 删掉最后两独实例后的 weather.numeric.arff **

@relation weather

@attribute outlook {sunny,overcast,rainy}
@attribute temperature numeric
@attribute humidity numeric
@attribute windy {TRUE,FALSE}
@attribute play {yes,no}

@data
sunny,85,85,FALSE,no
sunny,80,90,TRUE,no
overcast,83,86,FALSE,yes
rainy,70,96,FALSE,yes
rainy,68,80,FALSE,yes
rainy,65,70,TRUE,no
overcast,64,65,TRUE,yes
sunny,72,95,FALSE,no
sunny,69,70,FALSE,yes
rainy,75,80,FALSE,yes
sunny,75,70,TRUE,yes
overcast,72,90,TRUE,yes


** % weather.numeric-test.arff **

@relation weather

@attribute outlook {sunny,overcast,rainy}
@attribute temperature numeric
@attribute humidity numeric
@attribute windy {TRUE,FALSE}
@attribute play {yes,no}

@data
overcast,81,75,FALSE,yes
rainy,71,91,TRUE,no

橄榄球

(1) 朴素贝叶斯 + 10折交叉验证

c. 朴素贝叶斯+10亏本交叉验证

图片 6

(2)朴素贝叶斯 + 使用测试集

d. 朴素贝叶斯+使用测试集

乍看起,(2)的ROC高,似乎显得比较(1)的 * 效果 *
好,但当时当是盖数据集,尤其是测试集合太小,使偶然因素于及了决定性作用。

排球

(3)SMO支持向量机 + 10折交叉验证

e. SMO支持为量机+10亏本交叉验证

图片 7

(4)SMO支持向量机 + 使用测试集

f. SMO支持向量机+使用测试集

和(3)比起来,(4)的ROC高,于是可以得自己之前得出的结论——测试集合太小,使偶然因素于及了决定性作用。

图片 8

(5)2-极其靠近值 + 10折交叉验证

(IBK, k = 2)

g. 2-最贴近值 + 10亏本交叉验证

足球

(6)2-不过靠近值 + 使用测试集

h. 2-最接近值+使用测试集

图片 9

(7)C4.5决策树 + 10赔交叉验证

i. C4.5裁决树+10折交叉验证

直白看决策树的结果是极其直观,即使不明白统计学,也能随意看明白,不过自己直觉认为其见面发生于好之差错。

羽毛球

(8)C4.5决策树 + 使用测试集

j. C4.5核定树 + 使用测试集

图片 10

(9)四栽分类算法默认条件下构建模型对照

说明:
此例中测试集偶发性较充分,所以评估方式选用更平稳之10赔交叉验证;
Jitter于左端(默认位置)时,

k. Jitter在左端

不少接触是重叠的,看不发效益,因此均放置右端。

l.
右上至左下:朴素贝叶斯、SMO支持为量机、2-极端邻近值、C4.5决策树;横轴:实际标签,纵轴:预测标签

直观来拘禁,有如下结论:

  1. 惟有节约贝叶斯算法有或对预测出no类别。
  2. 后三种算法在此例中所见模型准确度十分相似。
  3. 怀有算法准确率还以50-60%,没什么显著区别。(这结果于只有出有限只可能选择的play来说,几乎从未意义)

见面现出这种情形,一凡以运用的数据集比较粗(更改后的无非来12个实例),二凡因自己这时真正不知底这些分类器参数的义,直接用了默认。

图片 11

3、使用 vote.arff 进行分拣

乒乓球

(1)数据证明

以弥补上例被多少集了多少的症结,这拨以了发出435个实例的 vote.arff :

% 1. Title: 1984 United States Congressional Voting Records Database
%
% 2. Source Information:
% (a) Source: Congressional Quarterly Almanac, 98th Congress,
% 2nd session 1984, Volume XL: Congressional Quarterly Inc.
% Washington, D.C., 1985.
% (b) Donor: Jeff Schlimmer
(Jeffrey.Schlimmer@a.gp.cs.cmu.edu)
% (c) Date: 27 April 1987
%
% 3. Past Usage
% – Publications
% 1. Schlimmer, J. C. (1987). Concept acquisition through
% representational adjustment. Doctoral dissertation, Department of
% Information and Computer Science, University of California, Irvine,
CA.
% — Results: about 90%-95% accuracy appears to be STAGGER’s
asymptote
% – Predicted attribute: party affiliation (2 classes)
%
% 4. Relevant Information:
% This data set includes votes for each of the U.S. House of
% Representatives Congressmen on the 16 key votes identified by the
% CQA. The CQA lists nine different types of votes: voted for,
paired
% for, and announced for (these three simplified to yea), voted
% against, paired against, and announced against (these three
% simplified to nay), voted present, voted present to avoid conflict
% of interest, and did not vote or otherwise make a position known
% (these three simplified to an unknown disposition).
%
% 5. Number of Instances: 435 (267 democrats, 168 republicans)
%
% 6. Number of Attributes: 16 + class name = 17 (all Boolean valued)
%
% 7. Attribute Information:
% 1. Class Name: 2 (democrat, republican)
% 2. handicapped-infants: 2 (y,n)
% 3. water-project-cost-sharing: 2 (y,n)
% 4. adoption-of-the-budget-resolution: 2 (y,n)
% 5. physician-fee-freeze: 2 (y,n)
% 6. el-salvador-aid: 2 (y,n)
% 7. religious-groups-in-schools: 2 (y,n)
% 8. anti-satellite-test-ban: 2 (y,n)
% 9. aid-to-nicaraguan-contras: 2 (y,n)
% 10. mx-missile: 2 (y,n)
% 11. immigration: 2 (y,n)
% 12. synfuels-corporation-cutback: 2 (y,n)
% 13. education-spending: 2 (y,n)
% 14. superfund-right-to-sue: 2 (y,n)
% 15. crime: 2 (y,n)

% 16. duty-free-exports: 2 (y,n)
% 17. export-administration-act-south-africa: 2 (y,n)
%
% 8. Missing Attribute Values: Denoted by “?”
%
% NOTE: It is important to recognize that “?” in this database does
% not mean that the value of the attribute is unknown. It
% means simply, that the value is not “yea” or “nay” (see
% “Relevant Information” section above).
%
% Attribute: #Missing Values:
% 1: 0
% 2: 0
% 3: 12
% 4: 48
% 5: 11
% 6: 11
% 7: 15
% 8: 11
% 9: 14
% 10: 15
% 11: 22
% 12: 7
% 13: 21
% 14: 31
% 15: 25
% 16: 17
% 17: 28
%
% 9. Class Distribution: (2 classes)
% 1. 45.2 percent are democrat
% 2. 54.8 percent are republican
%
% Class predictiveness and predictability: Pr(C|A=V) and Pr(A=V|C)
% Attribute 1: (A = handicapped-infants)
% 0.91; 1.21 (C=democrat; V=y)
% 0.09; 0.10 (C=republican; V=y)
% 0.43; 0.38 (C=democrat; V=n)
% 0.57; 0.41 (C=republican; V=n)
% 0.75; 0.03 (C=democrat; V=?)
% 0.25; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 2: (A = water-project-cost-sharing)
% 0.62; 0.45 (C=democrat; V=y)
% 0.38; 0.23 (C=republican; V=y)
% 0.62; 0.45 (C=democrat; V=n)
% 0.38; 0.23 (C=republican; V=n)
% 0.58; 0.10 (C=democrat; V=?)
% 0.42; 0.06 (C=republican; V=?)
% Attribute 3: (A = adoption-of-the-budget-resolution)
% 0.91; 0.87 (C=democrat; V=y)
% 0.09; 0.07 (C=republican; V=y)
% 0.17; 0.11 (C=democrat; V=n)
% 0.83; 0.44 (C=republican; V=n)
% 0.64; 0.03 (C=democrat; V=?)
% 0.36; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 4: (A = physician-fee-freeze)
% 0.08; 0.05 (C=democrat; V=y)
% 0.92; 0.50 (C=republican; V=y)
% 0.99; 0.92 (C=democrat; V=n)
% 0.01; 0.01 (C=republican; V=n)
% 0.73; 0.03 (C=democrat; V=?)
% 0.27; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 5: (A = el-salvador-aid)
% 0.26; 0.21 (C=democrat; V=y)
% 0.74; 0.48 (C=republican; V=y)
% 0.96; 0.75 (C=democrat; V=n)
% 0.04; 0.02 (C=republican; V=n)
% 0.80; 0.04 (C=democrat; V=?)
% 0.20; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 6: (A = religious-groups-in-schools)
% 0.45; 0.46 (C=democrat; V=y)
% 0.55; 0.46 (C=republican; V=y)
% 0.89; 0.51 (C=democrat; V=n)
% 0.11; 0.05 (C=republican; V=n)
% 0.82; 0.03 (C=democrat; V=?)
% 0.18; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 7: (A = anti-satellite-test-ban)
% 0.84; 0.75 (C=democrat; V=y)
% 0.16; 0.12 (C=republican; V=y)
% 0.32; 0.22 (C=democrat; V=n)
% 0.68; 0.38 (C=republican; V=n)
% 0.57; 0.03 (C=democrat; V=?)
% 0.43; 0.02 (C=republican; V=?)
% Attribute 8: (A = aid-to-nicaraguan-contras)
% 0.90; 0.82 (C=democrat; V=y)
% 0.10; 0.07 (C=republican; V=y)
% 0.25; 0.17 (C=democrat; V=n)
% 0.75; 0.41 (C=republican; V=n)
% 0.27; 0.01 (C=democrat; V=?)
% 0.73; 0.03 (C=republican; V=?)
% Attribute 9: (A = mx-missile)
% 0.91; 0.70 (C=democrat; V=y)
% 0.09; 0.06 (C=republican; V=y)
% 0.29; 0.22 (C=democrat; V=n)
% 0.71; 0.45 (C=republican; V=n)
% 0.86; 0.07 (C=democrat; V=?)
% 0.14; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 10: (A = immigration)
% 0.57; 0.46 (C=democrat; V=y)
% 0.43; 0.28 (C=republican; V=y)
% 0.66; 0.52 (C=democrat; V=n)
% 0.34; 0.23 (C=republican; V=n)
% 0.57; 0.01 (C=democrat; V=?)
% 0.43; 0.01 (C=republican; V=?)
% Attribute 11: (A = synfuels-corporation-cutback)
% 0.86; 0.48 (C=democrat; V=y)
% 0.14; 0.06 (C=republican; V=y)
% 0.48; 0.47 (C=democrat; V=n)
% 0.52; 0.43 (C=republican; V=n)
% 0.57; 0.04 (C=democrat; V=?)
% 0.43; 0.03 (C=republican; V=?)
% Attribute 12: (A = education-spending)
% 0.21; 0.13 (C=democrat; V=y)
% 0.79; 0.42 (C=republican; V=y)
% 0.91; 0.80 (C=democrat; V=n)
% 0.09; 0.06 (C=republican; V=n)
% 0.58; 0.07 (C=democrat; V=?)
% 0.42; 0.04 (C=republican; V=?)
% Attribute 13: (A = superfund-right-to-sue)
% 0.35; 0.27 (C=democrat; V=y)
% 0.65; 0.42 (C=republican; V=y)
% 0.89; 0.67 (C=democrat; V=n)
% 0.11; 0.07 (C=republican; V=n)
% 0.60; 0.06 (C=democrat; V=?)
% 0.40; 0.03 (C=republican; V=?)
% Attribute 14: (A = crime)
% 0.36; 0.34 (C=democrat; V=y)
% 0.64; 0.49 (C=republican; V=y)
% 0.98; 0.63 (C=democrat; V=n)
% 0.02; 0.01 (C=republican; V=n)
% 0.59; 0.04 (C=democrat; V=?)
% 0.41; 0.02 (C=republican; V=?)
% Attribute 15: (A = duty-free-exports)
% 0.92; 0.60 (C=democrat; V=y)
% 0.08; 0.04 (C=republican; V=y)
% 0.39; 0.34 (C=democrat; V=n)
% 0.61; 0.44 (C=republican; V=n)
% 0.57; 0.06 (C=democrat; V=?)
% 0.43; 0.04 (C=republican; V=?)
% Attribute 16: (A = export-administration-act-south-africa)
% 0.64; 0.65 (C=democrat; V=y)
% 0.36; 0.30 (C=republican; V=y)
% 0.19; 0.04 (C=democrat; V=n)
% 0.81; 0.15 (C=republican; V=n)
% 0.79; 0.31 (C=democrat; V=?)
% 0.21; 0.07 (C=republican; V=?)
%
@relation vote
@attribute ‘handicapped-infants’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘water-project-cost-sharing’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘adoption-of-the-budget-resolution’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘physician-fee-freeze’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘el-salvador-aid’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘religious-groups-in-schools’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘anti-satellite-test-ban’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘aid-to-nicaraguan-contras’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘mx-missile’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘immigration’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘synfuels-corporation-cutback’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘education-spending’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘superfund-right-to-sue’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘crime’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘duty-free-exports’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘export-administration-act-south-africa’ { ‘n’, ‘y’}
@attribute ‘Class’ { ‘democrat’, ‘republican’}
@data
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,?,’republican’
?,’y’,’y’,?,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’democrat’
‘n’,’y’,’y’,’n’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,?,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,?,’y’,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,?,?,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,?,?,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,?,?,’republican’
‘n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,?,?,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,?,’y’,’y’,?,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,?,’n’,?,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,?,’n’,?,’republican’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,’y’,?,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,?,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,?,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,?,?,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,?,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘y’,?,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,?,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,?,’n’,’n’,’n’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
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‘n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
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‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’democrat’
‘y’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
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‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’democrat’
‘n’,?,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,?,’democrat’
‘n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
?,?,’n’,’n’,?,’y’,?,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,?,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
?,?,?,?,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,?,’republican’
‘y’,’y’,?,?,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,?,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,?,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’n’,’y’,?,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’democrat’
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‘y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,?,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’republican’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,?,?,?,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,?,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
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‘n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’y’,’y’,’n’,’n’,?,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,?,’y’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,?,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
?,?,?,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’democrat’
‘y’,’n’,’y’,’n’,?,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’n’,?,’y’,’y’,’democrat’
‘n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’y’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’n’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’democrat’
‘n’,?,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’n’,’n’,’y’,’y’,’y’,?,?,?,?,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’y’,’republican’
‘n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,’n’,’n’,’n’,’y’,’n’,’y’,’y’,’y’,?,’n’,’republican’
%
%
%

此外,上例测试集的挑选不富有随机性,于是就写了一致段先后(写的挺难看的,不过能为此)随机选35个实例作为测试集。

# 随机挑选35个实例作为测试集
from random import randint
f = open('vote.arff', 'r')
vote = f.read()
f.close()
list = vote.split('\n')
head = list[194:213]
data = list[213:-4]
test = []
for i in range(35):
    rand = randint(0,len(data)-1)
    info = data.pop(rand)
    test.append(info)
print(len(data),len(test))
f1 = open('vote1.arff','w')
f2 = open('vote1_test.arff','w')
for line in head:
    line += '\n'
    f1.write(line)
    f2.write(line)
for line in data:
    f1.write(line+'\n')
for line in test:
    f2.write(line+'\n')
f1.close()
f2.close()

图m就是改后的多少截图:

m. vote1.arff 和 vote1_test.arff 在编辑器中开拓

图片 12

(2)四种分类算法主要参数列表:
  • ** 正确预测比例 **
评估方法 朴素贝叶斯 SMO支持向量机 2-最邻近值 C4.5决策树
10折交叉验证 90% 95.75% 92.75% 95.5%
使用训练集 91.4286 % 97.1429 % 94.2857 % 100%
  • ** ROC值 **
评估方法 朴素贝叶斯 SMO支持向量机 2-最邻近值 C4.5决策树
10折交叉验证 0.972 0.959 0.964 0.965
使用训练集 0.983 0.975 1 1

当即拨之多少分类型效果较上例都强了最好多:四种算法预测正确率都以 90%
之上,而 ROC 值都在0.95上述。其由一样凡是数额汇总实例较多;二凡 vote
这个数量集我是有关政治倾向问题的,相对 weather
中因气候自网球来说,与“心情”之类的元素没有多少关系,具有足够的“必然性”,这点于图n中吗可见一斑(几乎就发生叫黄线标识就有限只属性差异不强烈)。

n. 每个属性与品种标签的关系(蓝:democrat,红:republican)

依去了少单黄线标识的性质后,再就此J48分类(10折交叉验证情况下),正确预测率达到96%,ROC值也上0.969。(除朴素贝叶斯外,这几乎单算法的参数还发轻微提升)当然,剔除太多属性后,算法效果并无安定。

再者,所有四只算法在动测试集的评估办法下,都有较10亏本交叉验证时还好的参数,这大概因前者虽采取了之35独随机实例作为测试集,但较后者偶然性仍再度怪,没有统计回归效应。
以用刚刚底次第还选出一组训练集和测试集后,参数会化为:

  • ** 正确预测比例2 **
评估方法 朴素贝叶斯 SMO支持向量机 2-最邻近值 C4.5决策树
10折交叉验证 89.75% 96.5% 92.75% 96.25%
使用训练集 97.1429% 94.2857% 97.1429% 97.1429%
  • ** ROC值2 **
评估方法 朴素贝叶斯 SMO支持向量机 2-最邻近值 C4.5决策树
10折交叉验证 0.97 0.966 0.972 0.967
使用训练集 0.98 0.96 0.96 0.978

强烈使用测试集的评估方式下,各算法参数变化又特别。(当然,无法清除抽取数据造成的随机性,不过当已经足以提供实验数据支撑了)

篮球

(3)数据分类结果

选用了无限直观易懂的C4.5决策树算法在用测试集下成立的模子,稍微看一下图o,就不过理解从决定作用的单是个别性,于是也侧面证明了事先涉嫌过的去除部分非引人注目属性可以带来来成效的晋升。

o. C4.5核定树+使用测试集

图片 13

五、实验结论

在本次试验被,能取如下结论(在我既有些文化背景下,相信其也好不容易一般原理了):
季个算法的职能:SMO支持向量机 > C4.5决定树 > 2-最靠近值 >
朴素贝叶斯;
季个算法的轻便度(按日和资源消费的倒序):朴素贝叶斯 > 2-最贴近值
> C4.5决策树 > SMO支持为量机;
鲜个评估方式的长治久安:10亏本交叉验证 > 使用测试集;
有限独评估方式的轻便度:使用测试集 > 10赔交叉验证。

台球

图片 14

等等

     
念念不遗忘,必起回音。这话说之客体,当你当完全某个东西,或者想尝一个初的物时,你会比平日重关注还是走路。比如毕业前,只当电视机观看的保龄球,高尔夫。或者直接尚未夺亲身体验的足球。期待非常长远之游。你实际有很多欲跟设法。

        不要辜负了上下一心的私欲。去吧,随心去做。