weka數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告

weka數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康谋緦?shí)驗(yàn)旨在掌握Weka軟件的使用方法，了解數(shù)據(jù)挖掘的過程和方法以及能夠利用Weka進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)。二、實(shí)驗(yàn)環(huán)境本實(shí)驗(yàn)使用的軟件和硬件環(huán)境如下：操作系統(tǒng)：Windows10軟件：Weka3.8.5硬件配置：IntelCorei7-7700CPU，16GB內(nèi)存三、實(shí)驗(yàn)過程和方法1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備選取了UCIMachineLearningRepository中的Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了3類鳶尾花（Irissetosa、Irisversicolor、Irisvirginica）共150個(gè)樣本，每種花各50個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含4個(gè)特征（花萼長(zhǎng)度，花萼寬度，花瓣長(zhǎng)度，花瓣寬度）。使用Weka中的Explorer進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集（70%）和測(cè)試集（30%）。2.模型構(gòu)建采用十折交叉驗(yàn)證的方式，構(gòu)建了三個(gè)分類器：C4.5決策樹、樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，決策樹和樸素貝葉斯的參數(shù)使用默認(rèn)值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用多層感知機(jī)，設(shè)置隱層節(jié)點(diǎn)為10個(gè)，迭代次數(shù)為500次。3.模型評(píng)估通過對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、查準(zhǔn)率、查全率和F1值等指標(biāo)，比較三個(gè)分類器的性能。同時(shí)，對(duì)比不同特征子集（全部特征、花萼長(zhǎng)度和花瓣寬度兩個(gè)特征）對(duì)分類性能的影響。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析1.模型性能比較在分類器的準(zhǔn)確率方面，C4.5決策樹達(dá)到了最高的98.67%，其次是樸素貝葉斯的96.67%和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的93.33%。通過查準(zhǔn)率、查全率和F1值的綜合考量，可以得出決策樹和樸素貝葉斯的分類性能相對(duì)較好。2.特征子集比較分別在全部特征、花萼長(zhǎng)度和花瓣寬度兩個(gè)特征的子集上應(yīng)用了三個(gè)分類器。結(jié)果表明，決策樹在全部特征和花瓣寬度特征子集上的分類性能較好，而在花萼長(zhǎng)度特征子集上表現(xiàn)不如樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)本次實(shí)驗(yàn)利用Weka軟件構(gòu)建了三個(gè)分類器，對(duì)Iris數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類處理，并比較了不同分類器和特征子集對(duì)分類性能的影響，得出了以下結(jié)論：C4.5決策樹和樸素貝葉斯的分類性能相對(duì)較好，特征子集對(duì)分類性能