weka对数据集进行分类

如下运用weka中的AdaBoost分类器对weather.nominal.arff数据集进行十折交叉验证

具体步骤如下：

（1）打开weka，打开探索者

 

（2）打开数据集文件

 

（3）打开weka文件中的data文件夹，其中有weka自带的数据集

 

（4）这里以weather.nominal.arff数据集为例，选择打开

 

（5）下图为打开数据集后的示意图，继续点击分类功能

 

（6）选择分类器

 

（7）按如下图选择AdaBoost分类器，这里读者也可以选择自己所需的分类器

 

（8）这里我选择10份十折交叉验证，然后运行

 

（9）下图为运行结果

 

（10）下面对运行结果进行解析：

该图为运行信息：

 

• 基分类器1（决策树桩1）：

 

• 基分类器2：

 

• 基分类器3：

 

• 基分类器4：

 

• 基分类器5：

 

• 基分类器6：

 

• 基分类器7：

 

• 基分类器8：

 

• 基分类器9：

 

• 基分类器10：

 

总结（分类正确率以及各类数据指标）

 最终该基于Adaboost的决策森林模型的分类正确率为64.2857%