WEKAで多層パーセプトロン

WEKAでは、非常に多彩なマイニングアルゴリズムを試すことができます。ここでは、WEKAを用いて多層パーセプトロン(multilayer perceptron)を試す方法を示します。

まず、WEKAを起動させ、「Explorer」を選択します。するとExplorerが起動するので、「Open file...」を選択し、訓練データを選択します。その後、「Classify」タブを選択→「Choose」を選択して現れる分類器の「functions」→「MultilayerPerceptron」を選択します。

「Test Options」では、「Cross-validation」(交差検定)を選択します。Foldsでは、推定する回数(訓練データの分割数)を指定できます。また、多層パーセプトロンの出力属性は、「Start」の上のプルダウンメニューで選択することが可能です。設定し終わったら「Start」をクリックして、モデルを生成します。このモデル生成には時間がかかる場合があります。

モデルを生成したら、今度はテストデータを設定します。「Test options」で「Supplied test set」を選択し、「Set」ボタンをクリックしてファイルを指定します。もし複数のファイルに分かれている場合は、「Set」でそれぞれ指定することで、同じデータファイルのように扱うことができます。

テストファイルを指定したら、「Result list」の項目を選択して右クリックしてください。現れたメニューの中から、「Re-evaluate model on current test set」を選択します。すると、テストを行った結果が右側に現れます。

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