waka实验二

数据挖掘-WAKA实验报告一、实验内容1、分类算法：（掌握weka中分类算法的使用）1）掌握决策树分类算法（C4.5，CART算法）；2）打开数据集weahter.nominal.arrf，使用C4.5分类器（C4.5算法在Weka中是作为一个分类器来实现的，名称为J48）构建决策树；3）对结果进行分析；4）使用贝叶斯网络编辑器编辑贝叶斯网络。二、实验过程及结果分析加载weather.nominal.arff进入Classify界面，选择J48分类器分析结果天气为sunny的实例中湿度为high的有3个实例，不适合出游湿度为normal的有2个实例，适合出游天气为overcast的有4个实例，适合出游天气为rainy的实例中有风的实例有2个，不适合出游没风的实例有3个，不适合出游树叶有5个，树的节点有8个正确分析的实例14个错误实例0个正确率100%分析精度数据识别率为1，误判率0，精准度1，查全率1混淆矩阵，反对角线均为0，无错误实例三、思考与分析数据离散化后可以使数据的特点更加明显，构造决策树的叶节点能正确显示数据特征。