《机器学习工具与方法》

《机器学习工具与方法》

《机器学习工具与方法》— WEKA实战二

第一题

题目：Glass.arff-Classify-Ibk-10折交叉验证选择元学习器FilteredClassifier-IBk分类器，并选择AddNoise无监督属性过滤进行数据分析，同时可以根据数据画图进行结果分析。

解答：

1. 导入玻璃数据集，分类器中选中a.FilteredClassifier，选择元学习器weka.classifiers.lazy.IBk，即k邻近算法进行分类，同时选中过滤器weka.filters.unsupervised.attribute.AddNoise以增加数据噪声。操作截图如下：

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2. 设置K邻近算法的K分别等于1,2,3 ，设置噪声百分比从0%增加到100%，进行分类正确率的汇总：

表格单位填写的是在叠加噪声后数据在K邻近算法下的十折交叉验证分类正确率。

3. 绘图分析：横坐标代表噪声百分比，纵坐标代表分类正确率。

   结合上图我们发现：

   • 当噪声增大时，分类准确率随之降低

   • k值对分类正确率的影响需要分情况考量，增大k值会抑制噪声，增加分类准确率；k值过大且噪声百分比较小时，会降低分类准确率。

   • 数据集会受到噪声的干扰，k邻近学习需要找到合适的k值，既能抑制噪声，又不会显著降低分类准确率。

第二题

题目：选择两个分类器进行实验，比较Glass-Ibk-J48、FilteredClassifier-Resample，进行不同采样百分比，进行分类实验。

解答：

1. 导入glass数据集，分类器选中FilteredClassifier，其中classifier选中Ibk（K邻近 K=1）或J48（决策树），Filter选中resemple（重采样大小设置为10%~100%）操作如下图所示：

2. 不断修改重采样比率填写下表：

填入数据为算法在对应重采样下的分类准确率，单位为%。

3. 绘图分析：

   从上图中我们可以发现：

   • 当增大训练数据量时，分类准确率会随之增加
   • 相对于Ibk，增大训练数据量对J48的影响更显著