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D'abord, vous avez à s'adapter à votre arbre de décision j'ai utilisé le J48 classificateur sur le iris dataset , de la façon habituelle. Dans la liste des résultats de panneau en bas à gauche sur Weka explorer , clique droit sur la sortie correspondante et sélectionnez "Visualiser l'arbre", comme illustré ci-dessous. Si vous avez installé le Prefuse plugin vous pouvez même visualiser votre arbre sur une plus jolie présentation. BorderLayout; import java. BufferedReader; import java.

Nom:weka 3.7 gratuit
Format:Fichier D’archive
Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
Taille:10.51 MBytes



D'abord, vous avez à s'adapter à votre arbre de décision j'ai utilisé le J48 classificateur sur le iris dataset , de la façon habituelle. Dans la liste des résultats de panneau en bas à gauche sur Weka explorer , clique droit sur la sortie correspondante et sélectionnez "Visualiser l'arbre", comme illustré ci-dessous.

Si vous avez installé le Prefuse plugin vous pouvez même visualiser votre arbre sur une plus jolie présentation. BorderLayout; import java. BufferedReader; import java. FileReader; import weka. J48; import weka. Instances; import weka. PlaceNode2; import weka. Maintenant exécuter un classificateur. Faites un clic droit dans la liste des résultats voir photo Ensuite, vous pouvez visualiser un arbre de décision comme une belle graphiques bitmap, et de l'exporter.

J48 -t breast-cancer. Certains d'arbre de classification basé sur les algorithmes comme R48 et RandomTree "prefuse visualization toolkit", afin de visualiser l'arborescence que vous avez besoin pour installer prefuseTree plugin. Utilisation Weka 3. J48 -C 0.

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Description[ modifier modifier le code ] Le logo Weka. Le weka est un oiseau endémique de la Nouvelle-Zélande. L'espace de travail Weka [1] contient une collection d'outils de visualisation et d'algorithmes pour l' analyse des données et la modélisation prédictive , allié à une interface graphique pour un accès facile de ses fonctionnalités. Cette version originale était avant tout conçue comme un outil pour analyser des données agricoles [2] , [3] , mais la version plus récente entièrement basée sur Java Weka 3 , pour laquelle le développement a débuté en , est désormais utilisée dans beaucoup de domaines d'application différents, en particulier pour l'éducation et la recherche.

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