智能信息獲取技術(shù)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書-文庫吧在線文庫
【正文】 ildren”屬性轉(zhuǎn)換成分類型的兩個值“YES”和“NO”。（4） 點(diǎn)“OK”后回到樹形圖，可以發(fā)現(xiàn)一些算法名稱變紅了，說明它們不能選用。同時左下的“Results list”出現(xiàn)了一個項(xiàng)目顯示剛才的時間和算法名稱。（5）打開這個文件可以看到在倒數(shù)第二個位置多了一個屬性（predictedpep），這個屬性上的值就是模型對每個實(shí)例的預(yù)測值，點(diǎn)“Edit”按鈕可以查看這個數(shù)據(jù)集的內(nèi)容。實(shí)驗(yàn)二一、實(shí)驗(yàn)名稱： 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的信息獲取二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模和ㄟ^一個已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，觀察訓(xùn)練集中的實(shí)例，進(jìn)行關(guān)聯(lián)信息獲取，更好地理解和掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理，建立相應(yīng)的預(yù)測模型，然后對新的未知實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測的準(zhǔn)確程度來衡量所建立模型的好壞。運(yùn)行WEKA的主程序，出現(xiàn)GUI后可以點(diǎn)擊下方按鈕進(jìn)入相應(yīng)的模塊。 conf:() lift:() lev:() [45] conv:() 請說明 其中11 6conf:()都表示什么含義？3. 請問：通過在左下方“Result list”列出的結(jié)果上右擊，點(diǎn)“Visualize cluster assignments”。 具體操作如下。設(shè)它的值為10（2）選中“Cluster Mode”的“Use training set”，點(diǎn)擊“Start”按鈕，觀察右邊“Clusterer output”給出的聚類結(jié)果。對于數(shù)值型的屬性，簇中心就是它的均值（Mean）；分類型的就是它的眾數(shù)（Mode）， 也就是說這個屬性上取值為眾數(shù)值的實(shí)例最多。2. 在“Cluster Mode”的“Use training set”，點(diǎn)擊“Start”按鈕，將在右邊“Clusterer output”給出的聚類結(jié)果以及在左下角“Result list”中產(chǎn)生的結(jié)果,請截圖,并在實(shí)驗(yàn)報告中進(jìn)行詳解。最上方的兩個框是選擇橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，“color”是散點(diǎn)圖著色的依據(jù)，默認(rèn)是根據(jù)不同的簇“Cluster”給實(shí)例標(biāo)上不同的顏色。我們應(yīng)該多嘗試幾個seed，并采納這個數(shù)值最小的那個結(jié)果。（1）用“Explorer”打開剛才得到的“”，并切換到“Cluster”。本測試集中將pep屬性作為分類的目標(biāo)類別，因此將其設(shè)為缺失值．缺失值用？表示。 進(jìn)入“Explorer”模塊，從上方的按鈕中打開CSV文件然后另存為ARFF文件亦可。六、實(shí)驗(yàn)方法和步驟打開WEKA界面如下：界面中有四個選擇Simple CLC, Explorer, Experimenter, KnowledgeFlow。點(diǎn)“More”查看參數(shù)說明，點(diǎn)“Capabilities”查看算法適用范圍。（3）右鍵點(diǎn)擊“Result list”中剛產(chǎn)生的那一項(xiàng)，選擇“Reevaluate model on current t
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