Weka与清道夫技术并行处理交叉验证

资源摘要信息: "WekaUsingScavenger" "WekaUsingScavenger"文档主要介绍了如何利用Weka软件和清道夫（Scavenger）工具进行数据挖掘任务。Weka是一个开源的数据挖掘工具，广泛应用于机器学习算法的研究和应用。文档中提到的weka.experiment.CrossValidationResultProducer类是Weka用于交叉验证结果生成的工具，而Scavenger似乎是一种并行处理工具，用于提升计算效率。通过并行执行每个交叉验证的折（fold），Scavenger可以在主节点上缓存结果，这样在进行重复计算时，可以迅速从缓存中获取结果，而不必每次都重新计算。 文档强调了编译Weka软件包时，需要使用Java 8版本，因为java.util.function.Function接口是在Java 8中引入的，而在Java 7中是不可用的。此外，编译时需要在lib目录中包含Scavenger和WEKA的JAR文件。 创建Weka软件包和JAR文件的过程也被简要描述。如果用户未对代码进行编辑，可以跳过此步骤。文档提供了一个Ant构建工具的命令，该命令用于生成指定日期版本的软件包，例如运行命令“ant make_package -Dpackage=2015.08.31”。 最后，文档提供了从命令行运行Weka软件包的指导。在运行过程中，需要在类路径中指定dist目录下的版本号对应的JAR文件以及lib目录。 根据文件的标签信息，本文档的重点是Java语言，因为它是运行Weka和Scavenger工具的必要环境。Java 8的特性对于运行和编译本文档描述的软件包是必要的条件。 压缩包子文件的文件名称列表显示了一个包含文档和代码的版本控制目录，命名规则遵循“WekaUsingScavenger-master”，表明这是一个开源项目中的主分支版本。 以下是根据文档内容生成的知识点： 1. Weka工具介绍： - Weka是一个用于数据挖掘的工具集，内置了大量的数据挖掘算法。 - 它支持多种机器学习任务，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等。 - Weka具有图形用户界面，同时也提供命令行操作方式。 - Weka支持Java编程语言，并且是开源的，可以在学术和商业环境中免费使用。 2. weka.experiment.CrossValidationResultProducer工具： - 这是Weka中用于执行交叉验证的组件。 - 交叉验证是评估机器学习模型性能的常用方法，它将数据集分成K个子集，轮流使用K-1个子集作为训练数据，剩下的1个子集作为测试数据。 - 该组件可以并行执行交叉验证，从而加快处理速度。 3. Scavenger工具： - 根据文档描述，Scavenger是一个可以并行处理计算任务的工具，用于提高数据处理效率。 - Scavenger在主节点上缓存处理结果，以便在需要重复计算时直接从缓存中获取，避免了重复的计算工作。 - 文档中并未详细描述Scavenger的工作机制和实现细节，因此，其实际作用和实现原理可能需要进一步研究。 4. 编译环境要求： - 编译Weka相关软件包需要使用Java 8或更高版本的JDK，以支持java.util.function.Function接口。 - 编译时需要将Scavenger和WEKA的JAR文件包含在lib目录中，以确保编译过程中能正确识别和链接所需的类和方法。 5. 创建软件包和JAR文件： - 使用Ant工具的make_package任务可以创建Weka的软件包和JAR文件。 - 运行Ant命令时，可以通过指定-Dpackage参数来设定软件包的版本。 6. 从命令行运行： - 在使用命令行运行Weka软件包时，需要指定正确的类路径。 - 类路径应该包括由make_package命令生成的版本目录下的JAR文件和lib目录。 7. Java版本要求和编程实践： - 当涉及到使用较新的Java API时，需要升级Java版本以确保兼容性和安全性。 - 在开发和维护开源项目时，需要遵循良好的版本控制实践，例如使用“master”作为主分支名称，保持代码库的稳定性和可追踪性。 以上知识点总结了文档中关于Weka和Scavenger工具的使用方法和环境配置要求，以及如何编译和运行Weka软件包的具体操作步骤。通过这些信息，读者可以更好地理解如何在Java环境中部署和运行Weka以及相关的并行处理工具。