Hein
dostępnych jest wiele narzędzi i bibliotek.
Wybór zależy od tego, czy chcesz używać GUI do pracy, czy też chcesz osadzić go w innym programie.
Autonomiczne narzędzia do eksploracji danych (istnieją takie jak WEKA z interfejsem Java):
- Szybki górnik
- Pomarańczowy
- GUI grzechotki dla R.
- KNIME
Tekstowy:
Libs:
- Scikit dla Python
- Mahout na Hadoop
Jeśli znasz język programowania wystarczająco dobrze, użyłbym biblioteki lib dla tego języka lub spróbuję. Jeśli nie, możesz wypróbować jedno z narzędzi z GUI.
Przykład drzewa w R:
# we are using the iris dataset
data(iris)
# for our tree based model we use the rpart package
# to download it type install.packages("rpart")
library(rpart)
# Building the tree
fit <- rpart(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, method="class", data=iris)
# Plot the tree
plot(fit)
text(fit)
Zgodnie z sugestią analiza za pomocą R wymaga samodzielnego kodowania, ale znajdziesz pakiet dla większości zadań klasyfikacyjnych, które będą działać od razu po wyjęciu z pudełka. Przegląd można znaleźć tutaj Widok zadań uczenia maszynowego
Aby rozpocząć korzystanie z RapidMinder, powinieneś zajrzeć na Youtube. Istnieje kilka screencastów, nawet dla drzew decyzyjnych.
Weka to darmowy pakiet narzędzi do uczenia maszynowego typu open source. Mają GUI, a także interfejs API do wywołania z kodu Java, jeśli chcesz.
Mają wiele algorytmów klasyfikacji, w tym kilka algorytmów drzewa decyzyjnego. Są one dostępne w interfejsie użytkownika. Najbliżsi sąsiedzi są nieco trudniejsi i wydaje się, że musisz bezpośrednio korzystać z interfejsu API .
Myślę, że Rapid Miner prawdopodobnie obsługuje tego typu rzeczy, ale wcześniej nie używałem go do takich celów.
Możesz również rozważyć R , ale może to wymagać zabrudzenia rąk.
Pamiętaj, że Netflix wykonał mnóstwo pracy w zakresie klasyfikacji ocen filmów. Kilka lat temu zaoferowali grupie nagrodę w wysokości 1 miliona dolarów, która może najbardziej poprawić ich klasyfikację. Być może zechcesz przeczytać, jak różne zespoły podeszły do tego problemu.
źródło
Może być ... WEKA? http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
źródło