Microsoft Word - 第21Weak.doc
[ 連載 ] フリーソフトによるデータ解析・マイニング第 21 回 決 定木と集団学習 研 究ノード １ . 決 定木 樹 木 モ デルに よ る 分類木 ( 決 定 木 ) は 、 計 算の速 さ 、 結果の 読 み やすさ 、 説 明のし や す さ な ど から多くの分野で応用されている。 決 定木は多くのアルゴリズムが提案されている。 WEKA には、 10 種類の樹木に関するアル ゴリズムが実装されている。しかし、その中ではデータ形式に特化したものもある。データの への制約が少ないのは J48 、 NBTree 、 RandomForest 、 RandomTree 、 REPTree などである 。 先 月号で、すでに説明したとおり、 J48 は C4.5 の WEKA バージョンである。 N BTree は、ナイーブベイズの分類器 (naive Bayes c lass
Microsoft Word - 第20Weak.doc
[ 連載 ] フ リーソフトによるデータ解析・マイニング 第 20 回 WEKA と樹木モデル 1 ． WEKA とは 樹 木モデルに関するアルゴリズムは多く提案されているが、R には CART のファミリーの一 族 tree 、 rpart 、 randomForest 以外には見当たらない。樹木モデル ( 決定木 ) の話題で欠かせな いのは C4.5 のアルゴリズムである。そこで、本稿では、 C4.5 のアルゴリズムが実装されてい るデータマイニングのフリーソフト WEKA を紹介する。 W EKA は、 ニュージーランドのワイカト大学 (University of Waikato) の Ianh. Witten 、 Eibe. Frank を中心とした機械学習の研究者によって開発され続けている、 Java 言語によるオープ ンソースのデータマイニングのフリーソフトである。実
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