Программа Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) – это популярное и открытое программное обеспечение для анализа данных, разработанное на Java в Университете Уаикато (Новая Зеландия) и распространяющееся по лицензии GNU GPL. Она предоставляет широкий спектр инструментов для работы с данными, включая различные методы машинного обучения, MLops, алгоритмы классификации, кластеризации, регрессии, визуализации данных и т. д.
С помощью программы Weka пользователи могут проводить анализ и обработку данных, создавать модели и прогнозы на основе имеющихся данных, а также проводить исследования и эксперименты в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа Weka поддерживает различные форматы данных, включая CSV, ARFF, XLS и др., что делает ее удобной и гибкой для использования в различных проектах по анализу данных.
Weka имеет пользовательский интерфейс Explorer, но та же функциональность доступна через компонентный интерфейс Knowledge Flow и из командной строки. Имеется отдельное приложение Experimenter для сравнения предсказательной способности алгоритмов машинного обучения на заданном наборе задач.
Explorer имеет несколько панелей.
- Панель предобработки Preprocess panel позволяет импортировать данные из базы, CSV файла и т. д., и применять к ним алгоритмы фильтрации, например, переводить количественные признаки в дискретные, удалять объекты и признаки по заданному критерию.
- Панель классификации Classify panel позволяет применять алгоритмы классификации и регрессии (в Weka они не различаются и называются classifiers) к выборке данных, оценивать предсказательную способность алгоритмов, визуализировать ошибочные предсказания, ROC-кривые, и сам алгоритм, если это возможно (в частности, решающие деревья).
- Панель поиска ассоциативных правил Associate panel решает задачу выявления всех значимых взаимосвязей между признаками.
- Панель кластеризации Cluster panel даёт доступ к алгоритму k-средних, EM-алгоритму для смеси гауссианов и другим.
- Панель отбора признаков Select attributes panel даёт доступ к методам отбора признаков.
- Панель визуализации Visualize строит матрицу графиков разброса (scatter plot matrix), позволяет выбирать и увеличивать графики, и т. д..
Weka предоставляет прямой доступ к библиотеке реализованных в ней алгоритмов. Это позволяет легко использовать уже реализованные алгоритмы из других систем, реализованных на Java. Например, эти алгоритмы можно вызывать из MATLAB.
Matlab и Weka – это два различных инструмента для анализа данных и машинного обучения. Вот некоторые ключевые различия между ними:
1. Цель использования: Matlab – это коммерческий инструмент, который предназначен преимущественно для математических вычислений и инженерных расчетов. Weka, с другой стороны, предназначен для анализа данных и построения моделей машинного обучения.
2. Язык программирования: Matlab использует собственный язык программирования, который напоминает математические формулы. Weka, с другой стороны, поддерживает язык программирования Java.
3. Возможности: Matlab предлагает широкий спектр функций для численного анализа, визуализации данных и моделирования. Weka специализируется на анализе данных, включая обучение с учителем и без учителя, классификацию, регрессию и кластеризацию.
4. Лицензия: Matlab является коммерческим продуктом и требует покупки лицензии для полного функционала. Weka, напротив, является свободно распространяемым программным обеспечением с открытым исходным кодом.
В целом, выбор между Matlab и Weka зависит от конкретной задачи и потребностей пользователя. Matlab подходит для математических расчетов и инженерных задач, в то время как Weka представляет собой мощный инструмент для анализа данных и машинного обучения.