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數(shù)據(jù)挖掘-WEKA實(shí)驗(yàn)報(bào)告二 姓名及學(xué)號(hào) ： 楊珍 班級(jí) ： 卓越計(jì)科1301 指導(dǎo)老師 ： 吳玨老師 一、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1、分類算法：（掌握weka中分類算法的使用）1）掌握決策樹分類算法（C4.5，CART算法）2）打開數(shù)據(jù)集weahter.nominal.arrf，使用C4.5分類器（C4.5算法在Weka中是作為一個(gè)分類器來實(shí)現(xiàn)的，名稱為J48）構(gòu)建決策樹。3）對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。4）使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)編輯器編輯貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。（選做）二、實(shí)驗(yàn)步驟(1)打開數(shù)據(jù)集weahter.nominal.arrf(2)采用J48構(gòu)建決策樹J48的結(jié)果J48的在窗口的可視化：J48的決策樹可視化結(jié)果：(3)采用FilterClassifier構(gòu)建決策樹FilterClassifier的數(shù)據(jù)結(jié)果(4)使用貝葉斯貝葉斯的可視化結(jié)果：思考與分析使用FilterClassifier和J48，并采用有監(jiān)督的二元離散化，與只使用J48處理原始數(shù)據(jù)的結(jié)果想比較。為何從離散化后的數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹，比直接從原始數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹，有更好的預(yù)測(cè)效果？(1)算法需要，例如決策樹，NativeBayes等算法本身不能直接使用連續(xù)型變量，連續(xù)型數(shù)據(jù)只有經(jīng)過離散化處理后才能進(jìn)入算法引擎。(2)離散化可以有效地克服數(shù)據(jù)中隱藏的缺陷，是模型更加穩(wěn)定。(3)有利于對(duì)非線性數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行診斷和描述：對(duì)連

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