WEKA IBk
CODEDRAGON ㆍDevelopment/Java
반응형
IBk
· Instance Based paremeter k
· IBk 분류분석은 k-means 군집분석과 유사합니다.
· Weka GUI Explorer 로 실행하면 정분류율은 산출되지만 모델은 출력되지 않으며 노이지 데이터세트의 경우 k 가 적을수록 정분류율이 향상됩니다.
· IBk는 NaiveBayes 처럼 모든 속성은 똑같이 중요하다고 가정하고 있습니다.
· IBk는 분석 성능이 느릴 수 있지만 좋은 기계학습법중 하나입니다.
· IBk는 훈련 인스턴스의 수(n)와 k가 무한대에 도달하고 k/n 이 0에 수렴할때 오차는 최소화 됩니다. 결국 많은 양의 데이터세트와 큰 값의 k 를 사용하면 이론적으로 분류정확도가 보장되게 됩니다.
Class IBk
http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/lazy/IBk.html
'Development > Java' 카테고리의 다른 글
노이지 인스턴스 (noisy instance) (0) | 2019.12.09 |
---|---|
OpenMarkov (0) | 2019.12.09 |
분석방법 로드맵 (0) | 2019.12.09 |
supermarket.arff 데이터 셋 (0) | 2019.12.08 |
M5P (0) | 2019.12.07 |