使用weka自带的数据集进行神经网络结果分析
时间: 2023-08-03 22:04:34 浏览: 91
好的,下面我将向您介绍如何使用Weka自带的数据集进行神经网络结果分析。
1. 打开Weka
首先,打开Weka软件。
2. 选择数据集
在Weka主界面上,选择“Explorer”选项卡。在“Preprocess”面板中,选择“Open file”按钮打开数据集。在弹出的文件选择窗口中,找到Weka自带的数据集文件,例如“iris.arff”或“diabetes.arff”。
3. 选择神经网络算法
在“Classify”选项卡中,选择“Functions”子选项卡。在算法列表中,选择“MultilayerPerceptron”算法。
4. 调整神经网络参数
在“MultilayerPerceptron”算法界面中,您可以调整神经网络的参数,例如学习率、动量、隐藏层数和每层的节点数等。对于Weka自带的数据集,使用默认参数即可。
5. 训练神经网络
单击“Start”按钮,Weka将会自动将数据集拆分为训练集和测试集,并使用训练集训练神经网络。
6. 分析神经网络结果
训练完成后,Weka会显示混淆矩阵、分类准确率等性能指标。您可以根据这些指标对神经网络模型进行分析和优化。
以“iris.arff”为例,Weka训练完成后会显示以下结果:
```
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 146 97.3333 %
Incorrectly Classified Instances 4 2.6667 %
Kappa statistic 0.96
Mean absolute error 0.0357
Root mean squared error 0.189
Relative absolute error 7.6009 %
Root relative squared error 40.5336 %
Total Number of Instances 150
=== Confusion Matrix ===
a b c <-- classified as
50 0 0 | a = Iris-setosa
0 47 3 | b = Iris-versicolor
0 1 49 | c = Iris-virginica
```
从以上结果中可以看出,使用Weka自带的“iris.arff”数据集训练的神经网络模型,在测试集上的分类准确率为97.3333%。混淆矩阵显示,对于三个类别,分类效果都很好,仅有4个实例分类错误。
希望这些信息对您有所帮助!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)