Study/Data Mining(R, Weka, Python)2 WEKA를 이용한 빅데이터 분석2 - 결과예측하기 이번에는 앞서 트레이닝했던 것을 토대로 결과를 예측해 보겠습니다. 앞서 Linear regression으로 Forward방식과 Backward방식으로 탐색했는데, Backward방식으로 한 것을 가지고 테스트 해보겠습니다. 전체적인 배치는 위와 같이 하면됩니다. Backward_result.csv 먼저 CSVLoader에는 위 첨부파일의 backward result파일을 다운받아 넣어줍니다. 뒤에 ClassAssigner를 연결합니다. 그리고 Evaluation의 TraingSetMaker를 배치하고 마지막으로 M5P를 검색하여 배치합니다. 이런 모양이 되면, training까지 배치가 된 것입니다. 각각 순서대로 dataSet과 training으로 연결합니다. 이제 test를 위해 위 배치도에서 CSV.. 2018. 3. 23. weka를 이용한 빅데이터 분석1 WEKA다운로드 먼저 위 링크로 이동하여 weka를 다운로드 합니다. 설치를 하고 Weka GUI chooser를 실행합니다. KnowledgeFlow를 실행합니다. 왼쪽이 각종 도구이고 오른쪽이 설계를 하는 공간입니다. 왼쪽에서 선택하여 오른쪽에서 클릭을 하시면 들어갑니다. 먼저 CSV Loader를 선택하여 오른쪽에 넣은 후 클릭합니다. Browse..를 클릭하여 csv파일을 불러옵니다. traing.csv 위 링크를 클릭하여 다운받아 넣어줍니다. ClassAssigner를 선택하여 붙여줍니다. 위 그림처럼 배치가 되었으면 CSVLoader에 마우스 우클릭을 하여 dataSet을 선택하고 ClassAssigner에 연결합니다. ClassAssigner를 클릭하여 attirbute(Target feat.. 2018. 3. 23. 이전 1 다음 인기글
