WEKA는 클래스 값을 사용하여 의사 결정 트리를 해결합니까?

저는 WEKA와 ML에 아주 새로운 제품입니다. 그러므로 다음과 같은 점에 대해 제게 사과하십시오. 나는 몇 시간을 알아 내려고 노력 했으므로 누군가가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있기를 바랍니다.WEKA는 클래스 값을 사용하여 의사 결정 트리를 해결합니까?

USDJPY 데이터에 J48 결정 트리를 실행하려고합니다. 데이터는 .csv 파일을 통해로드되었으며 클래스 값은 공칭 유형, 특히 20 세션 후에 USDJPY가 1 % 이상 더 높게 거래 된 경우 TRUE 또는 FALSE 값을 갖습니다. 문제는 알고리즘을 실행할 때 의사 결정 트리가 단순히 클래스 값을 사용하여 문제를 해결하는 것이므로 쓸모가 없다는 것입니다. 클래스 속성을 예측하기 위해 찾고있는 클래스 속성 이외의 * 22 속성이 있습니다.

내 데이터 세트를 예제 "유리"데이터 세트와 비교할 때 내 문제를 설명하는 차이점을 찾을 수 없습니다. "glass.arff"는 다른 속성을 통해 클래스 값 (유리 유형)을 예측하려고 시도하여 J48 (동일한 설정으로)을 실행할 때 예상대로 작동합니다 (즉, 일부 추측이 잘못됨).

무엇이 여기에 있습니까?

@ATTRIBUTE date NUMERIC 
@ATTRIBUTE open NUMERIC 
@ATTRIBUTE high NUMERIC 
@ATTRIBUTE low NUMERIC 
@ATTRIBUTE close NUMERIC 
@ATTRIBUTE 1daypctchg NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg50onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg100onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg200onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE ubb2 NUMERIC 
@ATTRIBUTE bollma2 onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE lbb2 NUMERIC 
@ATTRIBUTE bollwjpybgn NUMERIC 
@ATTRIBUTE %bjpybgn NUMERIC 
@ATTRIBUTE rsi NUMERIC 
@ATTRIBUTE ma50>100 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE ma50>200 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE ma100>200 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE up1pct5d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE up1pct20d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE dwn1pct5d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE dwn1pct20d? {FALSE,TRUE}

출처

2016-09-17 trock2000

Weka UI 또는 Java API를 사용하고 있습니까? – stackoverflowuser2010

Weka UI를 사용 중입니다. – trock2000

클래스 열을 UI의 클래스로 표시하고 있습니까? 그러면 알고리즘이 클래스를 기능으로 사용하지 않게됩니다. – stackoverflowuser2010

웨카 (및 J48 구현) 한 지상 진실 클래스는 .csv 파일의 같은 열에 지속적으로 그대로 데이터를 분류 할 수 있어야한다 : 여기에 속성의 목록입니다.

출처

2016-09-17 22:40:10 stackoverflowuser2010

감사합니다 - 지금 당장 생각났습니다 - 다른 "부울"열을 제거하여 알고리즘이 예상대로 작동하도록 할 수있었습니다 – trock2000

듣기 좋습니다. – stackoverflowuser2010

WEKA는 클래스 값을 사용하여 의사 결정 트리를 해결합니까?

답변

관련 문제