数据挖掘weka数据分类实验报告 联系客服

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结果分析: 准确率为96%,有6个实例被错误分类。P=0.96,R=0.96,ROC面积为0.995

4、 三种分类算法比较:

LibSVM C4.5决策树 98% 朴素贝叶斯 96% 校验准确率 98.6667% 训练 混淆矩阵 校验 混淆矩阵 标准误差 0.0943 0.108 0.1483 比较结果分析: LibSVM算法相比C4.5决策树算法、朴素贝叶斯算法具有更好的分类性能。

五、实验总结

通过本次实验,我对Weka平台有了比较完整和深入的认识,掌握了使用Weka平台进行数据挖掘的方法,包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。通过实验,对数据挖掘本身也有了比较直观的认识。