WEKA

13年9月24日星期二

WEKA 威卡!

13年9月24日星期二

History

• Originally written in TCL/TK

• Change to JAVA since 1997

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What is WEKA

• Ease of Use GUI

• Command Line Tools

• Integrated with STDIO

• Pure Java implementation

• Integrated with Jython, Groovy

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A Standard ML Flow

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iris-versicolor 變色鳶尾

iris-virginica

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別人怎麼看資料?

• IRIS Dataset

• Class, setosa, versicolor, virginica

• Attributes

• sepal_length

• sepal_width

• petal_length

• petal_width

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Learn

• Methods

• Decision Tree ( J48 )

• NaiveBayes

• Your data will restrict your method

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Validation

• Cross Validation

• split data to test and training

• loo ( Leave One Out)

•

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Back to Weka GUI

• Preprocess

• Classify

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Preprocess

• Open File

• Apply Filter

• Observe

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Open File

• CSV, JSON, ARFF....

• WEKA handles ARFF only in the past

• There is a lot of utility convert file to ARFF

•

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Demo

• Open File

• Observe Data

• Apply Filter

• supervised filter

• instance filter

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classify

• apply learning method

• Test options

• model is trained by all training data

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Demo

• Choose J48

• Explain Output

• Adjust Algorithm

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Other than GUI

• For Automation

• command line

• python, java

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CLASSPATH

• export CLASSPATH=$PWD/weka.jar

• add the jar to CLASSPATH

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Demo for cli

• Click Right Key, Copy Run Infomation

• training

• java weka.classifiers.trees.J48 -O -C 0.08 -M 1 -t ../data/iris.arff -d model_from_cmd

• testing

• java weka.classifiers.trees.J48 -T ../data/iris.arff -l model_from_cmd

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Integration with Python

• Jython

• Runs on top of java

• jnius

• Use Java with JNI

• weka # python package

• Interface with Subprocess

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Demo for Jython

• Print the builder & predict

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Conclusion

• You can lean without any coding

• Good GUI tool

• Clear Workflow

• writing java is no quick

• Utilize CLI, python weka to write faster

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