Bu bölümde, oyun koşullarına karar vermek için hava durumu verileri üzerinde böyle bir ağaç sınıflandırıcısının nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.
Test Verilerini Ayarlama
Önceki dersten önceden işlenmiş hava durumu veri dosyasını kullanacağız. Önişlem sekmesinin altındaki Dosyayı aç ... seçeneğini kullanarak kaydedilen dosyayı açın, Sınıflandır sekmesine tıklayın ve aşağıdaki ekranı göreceksiniz -
Mevcut sınıflandırıcılar hakkında bilgi edinmeden önce Test seçeneklerini inceleyelim. Aşağıda listelendiği gibi dört test seçeneği göreceksiniz -
- Eğitim Seti
- Verilen test seti
- Çapraz doğrulama
- Yüzde bölme
Kendi eğitim setiniz veya müşteri tarafından sağlanan bir test setiniz yoksa, çapraz doğrulama veya yüzde bölme seçeneklerini kullanırsınız. Çapraz doğrulama altında, eğitimin her yinelemesi sırasında tüm verilerin bölüneceği ve kullanılacağı katlama sayısını ayarlayabilirsiniz. Yüzde bölmede, belirlenen bölme yüzdesini kullanarak verileri eğitim ve test arasında bölebilirsiniz.
Şimdi, çıktı sınıfı için varsayılan oynatma seçeneğini koruyun -
Ardından sınıflandırıcıyı seçeceksiniz.
Sınıflandırıcı Seçme
Seç düğmesine tıklayın ve aşağıdaki sınıflandırıcıyı seçin -
weka→classifiers>trees>J48
Bu, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterilmektedir -
Sınıflandırma sürecini başlatmak için Başlat düğmesine tıklayın. Bir süre sonra, sınıflandırma sonuçları burada gösterildiği gibi ekranınızda sunulacak -
Ekranın sağ tarafında gösterilen çıktıyı inceleyelim.
Ağacın boyutunun 6 olduğunu söylüyor. Ağacın görsel temsilini çok kısa bir süre sonra göreceksiniz. Özette, doğru sınıflandırılan örnekleri 2 ve yanlış sınıflandırılan örnekleri 3 olarak, Göreceli mutlak hatanın da% 110 olduğunu söylüyor. Ayrıca Karışıklık Matrisini de gösterir. Bu sonuçların analizine girmek, bu eğitimin kapsamı dışındadır. Bununla birlikte, bu sonuçlardan, sınıflandırmanın kabul edilebilir olmadığını ve analiz için daha fazla veriye ihtiyaç duyacağınızı, özellik seçiminizi iyileştirmek, modeli yeniden oluşturmak ve benzerleri modelin doğruluğundan memnun kalana kadar kolayca anlayabilirsiniz. Her neyse, WEKA bununla ilgili. Fikirlerinizi hızlı bir şekilde test etmenizi sağlar.
Sonuçları Görselleştirin
Sonuçların görsel temsilini görmek için Sonuç liste kutusundaki sonuca sağ tıklayın. Burada gösterildiği gibi ekranda birkaç seçenek belirecektir -
Aşağıdaki ekran görüntüsünde görüldüğü gibi geçiş ağacının görsel bir temsilini almak için Ağacı Görselleştir'i seçin -
Visualize sınıflandırıcı hatalarının seçilmesi, burada gösterildiği gibi sınıflandırma sonuçlarını çizecektir -
Çapraz, doğru sınıflandırılmış bir örneği temsil ederken, kareler yanlış sınıflandırılmış örnekleri temsil eder. Planın sol alt köşesinde, görünümün güneşli olup olmadığını gösteren bir çarpı işareti görüyorsunuz, ardından oyunu oynayın. Yani bu doğru sınıflandırılmış bir durum. Örnekleri bulmak için, jitter kaydırma çubuğunu kaydırarak bir miktar titreme ekleyebilirsiniz.
Şu anki olay örgüsü, oyuna karşı görünüm. Bunlar, ekranın üst kısmındaki iki açılır liste kutusu ile gösterilir.
Şimdi, bu kutuların her birinde farklı bir seçim deneyin ve X ve Y eksenlerinin nasıl değiştiğine dikkat edin. Aynı şey, grafiğin sağ tarafındaki yatay şeritler kullanılarak da elde edilebilir. Her şerit bir özelliği temsil eder. Şeridin sol tıklanması seçili niteliği X ekseninde ayarlarken, sağ tıklama Y ekseninde ayarlayacaktır.
Daha derin analiziniz için sağlanan birkaç başka grafik vardır. Modelinize ince ayar yapmak için bunları mantıklı bir şekilde kullanın. Bu tür bir Maliyet / Fayda analizi grafiği, hızlı referansınız için aşağıda gösterilmiştir.
Bu çizelgelerdeki analizi açıklamak, bu eğitimin kapsamı dışındadır. Okuyucunun, makine öğrenimi algoritmalarının analizi hakkındaki bilgilerini tazelemesi önerilir.
Bir sonraki bölümde, bir sonraki makine öğrenimi algoritmaları kümesini, yani kümelemeyi öğreneceğiz.