INTRODUCTION à WEKA

1. Weka

2. • Pour analyser les données présentes afin de prédire des résultats
optimaux, l'intelligence artificielle propose des solutions logicielles parmi
elles figurent Weka.
• Weka est un logiciel open source développé par l'université Wakaito en
Nouvelles Zélande.
• Il possède plusieurs algorithmes de traitement de données de filtrage de
classification, d'apprentissage et de visualisation.
• Ce projet s'intéresse particulièrement à la classification et l'apprentissage
supervisé des données.
• La classification permet d'obtenir un modèle de prédiction à partir de
données d'entrainement et de données de test.
• Ce modèle grâce à la combinaison d'outils mathématiques et de méthodes
informatiques, a pour objectif de mettre au jour une liaison fonctionnelle
entre une variable cible que l'on cherche à prédire et une ou plusieurs
variables prédictives.
• Weka possède soixante-quinze algorithmes dont les réseaux de neurones,
l'arbre de décision et la régression logistique

3. Introduction à Weka
• Logiciel d’apprentissage machine :
– Traitement de données
– Forage de données
– Comparaison d’algorithmes
– Etc.
• Site web:
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html

4. Explorer : Interface « utilisation des
méthodes »
Objectifs :
• Le Weka Explorer permet de lancer une
méthode à partir d’un fichier ARFF.
• Les résultats sont mis sous la forme d’un
fichier texte normalisé.
• Permet de sélectionner la méthode la mieux
adaptée ou la plus efficace.

5. Explorer : Multiplot
• Sélection de
la taille de
l’image,
•des variables
•de la grosseur
des points
Ne pas oublier