वेका में एफपी-ग्रोथ के लिए डेटा आवश्यकताएं क्या हैं?

Question

मैं वीका में अपने डेटासेट (मॉडल) पर एफपी-ग्रोथ एसोसिएशन नियम एल्गोरिदम का उपयोग करना चाहता हूं।

दुर्भाग्यवश, यह एल्गोरिदम गहरा हुआ है। इसका उपयोग करने के लिए मुझे क्या पूर्व शर्त मिलनी है?

Answer 1

ठीक है, आप में से उन लोगों के लिए जिन्होंने इस प्रश्न को डाउनग्रेड किया है - शून्य योगदान के लिए धन्यवाद, अच्छी तरह से किया गया।

जवाब/समाधान:

1. प्रत्येक एल्गोरिथ्म कि Weka औजार इसके साथ जुड़े एक सारांश जानकारी किसी प्रकार का है। इसे जीयूआई से देखने के लिए, किसी को एल्गोरिदम (या फ़िल्टर) विकल्पों पर क्लिक करना होगा और फिर Capabilities बटन पर एक बार क्लिक करना होगा। फिर एक छोटा पॉपअप दिखाएगा जिसमें विशेष एल्गोरिदम के बारे में कुछ जानकारी होगी।
2. FPGrowth के मामले में - मॉडल विशेषताओं को binary प्रकार होना चाहिए। मेरे मामले में मेरे पास एक मामूली और संख्यात्मक पैरामीटर था। मुझे NominalToBinary फ़िल्टर लागू करना पड़ा जो मेरे नाममात्र विशेषताओं को बाइनरी मानों में परिवर्तित कर देता था। तब मुझे चयनित विकल्प ignoreClasstrue पर सेट के साथ NumericToBinary फ़्लटर लागू करना पड़ा।

इससे मुझे वीका में FPGrowth "अनलॉक" करने में मदद मिली है।

Answer 2

@ ŁukaszBachman उत्तर में जोड़ना: फ़िल्टर ऑपरेशन लागू करने से पहले आपको कक्षा को "नो क्लास" सेट करने की आवश्यकता है। यदि आप वीका जावा एपीआई का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको अपने जावा कोड में data.setClassIndex(-1) जोड़ने की जरूरत है।

उदाहरण के लिए: जावा में द्विआधारी करने के लिए नाममात्र करने के लिए:

 NominalToBinary nn = new NominalToBinary(); 
     nn.setInputFormat(Data); 
     Data.setClassIndex(-1); 
     Data = Filter.useFilter(Data, nn);