數(shù)據(jù)挖掘weka數(shù)據(jù)分類實(shí)驗(yàn)報(bào)告-文庫(kù)吧資料
2025-07-27 11:51本頁(yè)面
【正文】 ：–S 0 –K 2 –D 3 –G –R –N –M –C –E –P 結(jié)果分析：使用該參數(shù)指定的LibSVM訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，%，其中150個(gè)實(shí)例中的145個(gè)被正確分類，5個(gè)被錯(cuò)誤分類。點(diǎn)“Choose”按鈕選擇“functions()”，選擇LibSVM分類算法。 LibSVM分類Weka 平臺(tái)內(nèi)部沒有集成libSVM分類器，要使用該分類器。四、實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果應(yīng)用iris數(shù)據(jù)集，分別采用LibSVM、分別在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出分類模型，找出各個(gè)模型最優(yōu)的參數(shù)值，并對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行全面評(píng)價(jià)比較，得到一個(gè)最好的分類模型以及該模型所有設(shè)置的最優(yōu)參數(shù)。若所采用的數(shù)據(jù)集中存在大量的與實(shí)驗(yàn)無(wú)關(guān)的屬性，則需要使用weka平臺(tái)的Filter(過(guò)濾器)實(shí)現(xiàn)屬性的篩選。該數(shù)據(jù)集中的全部實(shí)例共可分為三類：Iris Setosa、Iris Versicolou
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