Weka 광고 분류 반복 Excel에서

을 사용하여 Weka 3.8.0 GUI을 사용하여 데이터 세트 (이진 클래스)가 있고 데이터에 ADTree 모델을 만들어야합니다. 여태까지는 그런대로 잘됐다.Weka 광고 분류 반복 Excel에서

=== Classifier model (full training set) === 

Alternating decision tree: 

: 0 
| (1)vitamine_E < 0.346: -0.671 
| | (9)oxoproline < 20.391: -0.406 
| | (9)oxoproline >= 20.391: 0.471 
| (1)vitamine_E >= 0.346: 1.609 
| (2)glucose_1_phosphate < 0.159: -0.38 
| | (3)ribonic_acid2 < 0.071: -1.074 
| | | (6)vitamine_E < 0.346: -0.937 
| | | (6)vitamine_E >= 0.346: 0.485 
| | (3)ribonic_acid2 >= 0.071: 1.431 
| | (4)inositol_put__49 < 8.363: 0.75 
| | (4)inositol_put__49 >= 8.363: -0.788 
| | (8)erythritol__put_ < 0.066: 0.564 
| | (8)erythritol__put_ >= 0.066: -0.518 
| (2)glucose_1_phosphate >= 0.159: 1.407 
| | (7)threonic_acid < 1.762: 0.885 
| | (7)threonic_acid >= 1.762: -0.468 
| (5)glucose < 1.52: -0.298 
| (5)glucose >= 1.52: 0.884 
| | (10)ribonic_acid2 < 0.02: -0.159 
| | (10)ribonic_acid2 >= 0.02: 0.585 
Legend: -ve = 0, +ve = 1 
Tree size (total number of nodes): 31 
Leaves (number of predictor nodes): 21 

Time taken to build model: 0.02 seconds 

=== Stratified cross-validation === 
=== Summary === 

Correctly Classified Instances   120    92.3077 % 
Incorrectly Classified Instances  10    7.6923 % 
Kappa statistic       0.8462 
Mean absolute error      0.1095 
Root mean squared error     0.2413 
Relative absolute error     21.8844 % 
Root relative squared error    48.2298 % 
Total Number of Instances    130

그런 다음 분류를 (모델 촬영) Excel에서 반복해야합니다. 그러면 어떻게해야합니까? 이미 PART 또는 SMO 알고리즘을 사용했을 때 이미 그랬지만, 트리를 기능으로 변환하여 각각 분류 경로를 읽는 방법은 무엇입니까?

출처

2016-06-19 Anonymous

의사 결정 트리 if 기능의 집합입니다, 그래서 당신은 같은 IFS로 나무를 변환 할 수 있습니다

경우 (cell_of ((1) vitamine_E)) < 0.346, -0.671; ....

을 경우

출처

2016-06-20 08:31:30

예 파트 P의 예측을 확인할 때 내가 한 일입니다. 하지만 ADTree의 규칙을 읽을 때 각 휴가를 다른 모든 리프와 결합해야하지 않습니까? 예측 결과를보기 위해 가능한 모든 결과 합계를 계산 하시겠습니까? 그것은 끔찍한 일처럼 보입니다 ... –

데이터를 분류하고 엑셀 형식으로 출력을 생성하는 프로그램을 작성하는 것이 어떻습니까? –

나는 프로그램하는 법을 모릅니다. 게다가 Excel에서해야합니다. –

Weka 광고 분류 반복 Excel에서

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