¿Cómo trabaja weka?

Weka está diseñado como una herramienta orientada a la extensibilidad por lo que añadir nuevas funcionalidades es una tarea sencilla. Además, ya que Weka está programado en Java, es independiente de la arquitectura, ya que funciona en cualquier plataforma sobre la que haya una máquina virtual Java disponible.

¿Qué es WEKA Explorer?

Weka es una plataforma de software libre que contiene herramientas de visualización y algoritmos para el análisis de datos, contiene 4 interfaces de usuario: Simple CLI, Explorer, Knowledge Flow y Experimenter, las cuales permiten manejar con mayor facilidad las herramientas del programa.

¿Qué tipo de algoritmos utiliza weka?

En Weka el árbol de decisión está implementado en la clase J48, que es una reimplementación del algoritmo C4.

¿Qué tipos de archivos se pueden analizar en weka?

Como es el caso de la herramienta Weka que permite realizar diferentes análisis de datos almacenados en bases de datos relacionales (JDBC), archivos CSV y archivos ARFF.

¿Cómo funciona el algoritmo ZeroR?

ZeroR es el método de clasificación más simple, este se basa en el objetivo e ignora todos los predictores. El clasificador ZeroR predice simplemente la cate- goría mayoritaria (clase) (Vijayarani & Muthulaksh- mi, 2013).

¿Qué es la matriz de confusion en weka?

La matriz de confusión es una herramienta de visualización que se emplea en el aprendizaje supervisado. Cada columna de la matriz re- presenta el número de predicciones de cada clase, mientras que cada fila representa a las instancias en la clase real.

¿Qué es un algoritmo de clasificación supervisada?

Básicamente consiste en que, para clasificar automáticamente una nueva muestra, se tiene en cuenta la información que se pueda extraer de un conjunto de objetos disponibles divididos en clases y la decisión de una regla de clasificación o clasificador. …

¿Qué tipos de análisis existen en Data Mining?

Existe una relación entre los tipos de patrones que se pueden descubrir y las tareas empleadas en el proceso de Data Mining o minería de datos….A continuación, presentaremos una breve lista donde se describen estas técnicas.

• Caracterización o resumen.
• Discriminación o contraste.
• Análisis de asociación.
• Clasificación.

¿Cómo interpretar los resultados de weka?

Se calcula tomando el acuerdo esperado por el azar del acuerdo observado y dividiéndolo por el máximo acuerdo posible. Un valor superior a 0 significa que su clasificador es mejor que el azar (¡debería serlo!). Los índices de error se utilizan para la predicción numérica y no para la clasificación.

¿Qué es el sistema de aprendizaje de reglas por cobertura?

El algoritmo de cobertura es utilizado dentro del ámbito de la inteligencia artificial. Su uso se engloba en la búsqueda de reglas en él dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento.

¿Qué significa matriz de confusión?

En el campo de la inteligencia artificial y en especial en el problema de la clasificación estadística, una matriz de confusión es una herramienta que permite la visualización del desempeño de un algoritmo que se emplea en aprendizaje supervisado.

¿Qué es la matriz de confusión y cómo se interpreta?

La matriz de confusión es una herramienta muy útil para valorar cómo de bueno es un modelo clasificación basado en aprendizaje automático. En particular, sirve para mostrar de forma explícita cuándo una clase es confundida con otra, lo cual nos, permite trabajar de forma separada con distintos tipos de error.