应用WEKA进行数据分类
WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，这是有原因的。在这两个任务中，都有一个目标属性（输出变量）。我们希望根据一个样本(WEKA中称作实例)的一组特征（输入变量），对目标进行预测。为了实现这一目的，我们需要有一个训练数据集，这个数据集中每个实例的输入和输出都是已知的。观察训练集中的实例，可以建立起预测的模型。有了这个模型，我们就可以对新的输出未知的实例进行预测了。衡量模型的好坏就在于预测的准确程度。在WEKA中，待预测的目标（输出）被称作Class属性，这应该是来自分类任务的“类”。一般的，若Class属性是分类型时我们的任务才叫分类，Class属性是数值型时我们的任务叫回归。
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用户评论
资源太垃圾了，这种资源要别人5分？ 不要下载，这个资源只是界面上的一些功能操作，没任何作用
有实验报告，简单易懂，主要写ＩＤ３ 算法
还不错，对新手帮助很大
挺不错的，看看就大概明白weka怎么用了
不错适合初学者，成功运行！
很好的数据分析工具 谢谢您的分享
谢谢，挺有用的
挺有用的，简单易懂