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文档简介

南京信息工程大学 滨江学院 实验（实习）报告实验（实习）名称 决策树分类学习 实验（实习）日期一、实验目的1.学习决策树分类学习方法，其他ADtree、Id3等其它分类学习方法。2.应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。3. 学习并应用其他决策树学习算法，可以进行各种算法对照比较。二、实验任务1在开始程序中找到WEKA3.6.2，单击即可启动WEKA，启动WEKA时会发现首先出现的一个命令提示符。接着将出现如下Weka GUI Chooser界面。2选择GUI Chooser中的探索者（Explorer）用户界面。点击预处理（Preprocess）功能按钮的，Open file，选择其中的“weather”数据作关联规则的分析。打开“weather.arff”，可以看到“Current relation”、“Attributes”“Selected attribute”三个区域。3点击“Classify”选项卡。单击左上方的Choose按钮，在随后打开的层级式菜单中的tree部分找到J48。4选中J48分类器后，J48以及它的相关默认参数值出现在Choose按钮旁边的条形框中。单击这个条形框会打开J48分类器的对象编辑器，编辑器会显示J48的各个参数的含义。根据实际情况选择适当的参数，探索者通常会合理地设定这些参数的默认值。5选定分类属性后，单击Start按钮使其开始工作。三、实验要求1学习决策树分类学习方法，学习其中C4.5学习算法，了解其他ADtree、Id3等其它分类学习方法。2应用Weka软件，学会导入数据文件，并对数据文件进行预处理。3学会如何选择学习函数并调节学习训练参数以达到最佳学习效果。4学习并应用其他决策树学习算法，可以进行各种算法对照比较。四、实验内容截图一截图二截图三 截图四5、 实验总结通过这次实验我学习了决策树分类学习方法，了解其他ADtree、Id3等其它分类学习方法；学会了应用Weka软件导入数据文件，
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