Wekaは、JAVA環境に基づくオープンソースの機械学習およびデータマイニングソフトウェアです。今日、私たちは初めてwekaを使用して、プレーと天気の関係をシミュレートする決定ツリーアルゴリズムを操作します。！
まず、explore（exploration）でソフトウェア
を開き、次に、左上隅にある開いているファイルからwekaインストールパスの下にあるデータファイルを開き、
画像を選択してファイルを開きます。他のテキストエディターを使用して、外部でトレーニングを確認できます。データセットは次のとおりです。
このデータセットを開いた後、右下隅からすべてを視覚化することで、対応するさまざまな状況での外出の割合を視覚的に観察できます（青ははい、赤はいいえを意味します）。
a。次に分類パネルに切り替えます。
b。trees-> J48分類子を選択し、デフォルトのパラメーターを使用します。（視覚化された決定ツリーを表示するには、ツリーを
選択します）c。テストオプションは、デフォルトの10倍の相互検証を選択します。
d。開始ボタンをクリックして実験を開始します。
e。右側の分類子の出力には、実験の結果が表示されます。
正しく分類されたインスタンスによって750％。モデルの精度はわずか50％であることがわかります。
次に、結果リストのオプションを右クリックし、[ツリーの視覚化]を選択して、決定ツリーのグラフィカル構造を表示できます。図に示すように、
モデルが予測する場合：
最初にデータのセットを作成でき、予測値は英語ですか？（フォーマットは下の図を参照できます）。テストオプションに示されているように、2番目のファイルを選択してファイルを開き、作成したファイルを開いてから閉じます。
予測されるデータは次のとおりです。
startの実行後、右クリックしてビジュアライズ分類子エラーを開き、[保存]をクリックして名前を付けて保存します。次に、保存したファイルを開いて結果を表示します。図に示すように、雨、暑い、高い、FALSEの状況を予測し、結果は「はい」です。
