WEKA nedir ne ise yarar?

WEKA ile neler yapılabilir?

Weka, tamamen modüler bir tasarıma sahip olup, içerdiği özelliklerle veri kümeleri üzerinde görselleştirme, veri analizi, iş zekası uygulamaları, veri madenciliği gibi işlemler yapabilmektedir.

WEKA hangi programlama dili?

JavaWeka / Programlama dili

WEKA, bilgisayar bilimlerinin önemli konularından birisi olan makine öğrenmesi (machine language) konusunda kullanılan paketlerden birisinin ismidir. Waikato üniversitesinde açık kaynak kodlu olarak JAVA dili üzerinde geliştirilmiştir ve GPL lisansı ile dağıtılmaktadır.

WEKA Experimenter nedir?

Weka; “Yeni Zelanda’da uçamayan bir kuş türü olarak bilinse de” aslında makine öğrenimi amacıyla Waikato Üniversitesinde geliştirilmiş ve “Waikato Environment for Knowledge Analysis” kelimelerinin baş harflerinden oluşmuş veri madenciliği yazılımıdır.

WEKA ücretsiz mi?

Weka ile Verileri Daha Hızlı İşleyin, Ücretsiz! Uygulama, bilgi çıkarmak ve yeni makine öğrenimi şemaları geliştirmek için kullanılabilecek güçlü veri analizi araçlarına sahiptir.

Veri madencisi ne yapar?

Veri madenciliği uzmanları devasa miktarlarda veri ile çalışıp bunları analiz ederek, gelecek hakkında tahminler yapar, bu tahminleri kurumlarıyla paylaşır ve kurumlarına izlenebilecek potansiyel stratejiler tavsiye ederler.

Knime ne işe yarar?

KNIME açık kaynak ve çapraz platform veri analizi, raporlama, entegrasyon platformudur. KNIME, modüler veri hattı konsepti aracılığıyla makine öğrenimi ve veri madenciliği için çeşitli bileşenleri içerir ve bu araçlara “node” denir.

WEKA ARFF nedir?

Temelde, makine öğrenmesi algoritmalarının 1 ve veri ön işleme (data pre-processing) gibi gereksinimlerin bir arada sunulduğu Waikato Üniversitesi tarafından açık kaynak olarak dağıtılan ve Java ile geliştirilen bir veri madenciliği programıdır 2. Weka yazılımı dosya uzantısı olarak ARFF formatını kullanır.

Gini algoritması nedir?

Gini algoritması karar ağacı oluşturulmasında kullanılan bir algoritmadır. … CART (Sınıflandırma ve Karar Ağaçları) karar ağacı her bir karar düğümünden itibaren ağacın iki dala ayrılması ilkesine dayanır [10]. İlk hangi nitelikten bölüneceği ve bölünme değeri gini indeks değerine bakılarak hesaplanır.

Veri madenciliği teknikleri nelerdir?

Veri Madenciliğinde kullanılan klasik yöntemlerin başlıcaları; Regresyon, • K – En Yakın Komşuluk, • Kümeleme olarak sayılabilir. Yeni nesil yöntemlerin başlıcaları ise; • Karar Ağaçları, • Birliktelik Kuralları, • Sinir Ağları, olarak sıralanabilir [8].

Veri madencisi nasıl olunur?

Veri bilimci olmak için üniversitelerin Bilgisayar ve Bilgisayar Mühendisliği gibi bölümlerinde eğitim almak gerekir. Yüksek lisans programları için Veri Analitiği, Veri Analitiği ve Yönetimi gibi bölümler tercih edilmelidir.

KNIME ile neler yapılabilir?

genellikle crm, veri analizi ve iş zekası süreçlerinde kullanılır. kod yazmadan işlemlerin gerçekleştirilmesini sağlayan node’lara sahiptir. ihtiyaca göre knime analytics platform ya da knime server tercih edilebilir. veri bilimi uygulamalarını sağlayan knime için veri madenciliği uygulama aracı da denilebilir.

KNIME ile neler yapılır?

KNIME, Node Repository altında yer alan node’lar arasında ilişkilendirmeler yapılarak verinin işlenmesi, yorumlanması, görselleştirmesi ve raporlanmasını sağlayan bir veri analiz platformudur.

WEKA uzantısı nedir?

Weka yazılımı dosya uzantısı olarak ARFF formatını kullanır. Sürüm bilgisi ve indirme işlemleri için uygulamanın web sitesini ziyaret edebilirsiniz 3. Windows, macOS, Linux ortamları için stabil ve geliştirme sürümleri bulunan Weka‘yı ayrıca macOS üzerinden paket yöneticisi vasıtasıyla yapılandırabilirsiniz.

Gini indeksi hangi algoritmada kullanılır?

Gini indeksi, CART (Classification and Regression Trees) algoritmasında bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda tek değişkenli ayırma kriterlerinden biridir.

Gini ve Entropi nedir?

Entropy: Temel fikir, bir gruplamanın bozukluğunu hedef değişkene göre ölçmektir ama bunu log2 tabanında yapar. Gini ile arasında çok büyük bir fark yoktur. Entropi daha dengeli bir ağaç çıkarmaya meyilli iken Gini, frekansı fazla olan sınıfı ayrıştırmaya meyillidir.