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Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas de minería de datos del mundo real. Los algoritmos se pueden aplicar directamente a un conjunto de datos o llamar desde su propio código Java.
La aplicación contiene las herramientas que necesitará para el procesamiento previo de datos, clasificación, regresión, agrupación, reglas de asociación y visualización. También es apropiado para desarrollar nuevos esquemas de aprendizaje automático.
Las características clave incluyen:
- Aprendizaje automático.
- Minería de datos.
- Preprocesamiento
- Clasificación.
- Regresión.
- Agrupación
- Reglas de asociación.
- Selección de atributos.
- Experimentos
- Flujo de trabajo.
- Visualización.
La colección de algoritmos de Weka abarca desde aquellos que manejan el procesamiento previo de datos hasta el modelado. Sus algoritmos básicos de minería de datos incluyen regresión, agrupamiento y clasificación.
Aunque Weka tiene un conjunto completo de algoritmos para el análisis de datos, se ha creado para manejar datos como archivos planos únicos. Posteriormente, no maneja minería multi-relacional y modelado de secuencia.
En general, Weka es una buena herramienta de minería de datos con un conjunto completo de algoritmos. La interfaz está bien, aunque con cuatro para elegir, cada uno con sus propias fortalezas, puede ser incómodo elegir con qué trabajar, a menos que tenga un conocimiento profundo de la aplicación para comenzar.
