Visualisation de l'arbre de classification Weka

Je suis à l'aide de quelques ensembles de données disponibles en ligne et essayer de visualiser l'arbre. Cependant, il ne me laisse pas de visualiser l'arbre option. Quelqu'un pourrait-il svp me guider comment faire pour obtenir l'arborescence dans weka en utilisant des ensembles de données disponibles en ligne?

source d'informationauteur

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Regardez ici http://maya.cs.depaul.edu/classes/ect584/weka/classify.htmlpar exemple.

D'abord, vous avez à s'adapter à votre arbre de décision (j'ai utilisé le J48 classificateur sur le iris dataset), de la façon habituelle. Dans la liste des résultats de panneau (en bas à gauche sur Weka explorer), clique droit sur la sortie correspondante et sélectionnez "Visualiser l'arbre", comme illustré ci-dessous.

Si vous avez installé le Prefuse pluginvous pouvez même visualiser votre arbre sur une plus jolie présentation.

Si vous voulez le faire par l'intermédiaire d'un programme java, écrire le programme suivant:

import java.awt.BorderLayout;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;

import weka.classifiers.*;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.gui.treevisualizer.PlaceNode2;
import weka.gui.treevisualizer.TreeVisualizer;

public class WekaJ48 {
public static void main(String args[]) throws Exception {
     //train classifier
     J48 cls = new J48();
     Instances data = new Instances(new BufferedReader(new File    
Reader("D:\\sample.arff")));
     data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
     cls.buildClassifier(data);

     //display classifier
     final javax.swing.JFrame jf = 
       new javax.swing.JFrame("Weka Classifier Tree Visualizer: J48");
     jf.setSize(500,400);
     jf.getContentPane().setLayout(new BorderLayout());
     TreeVisualizer tv = new TreeVisualizer(null,
         cls.graph(),
         new PlaceNode2());
     jf.getContentPane().add(tv, BorderLayout.CENTER);
     jf.addWindowListener(new java.awt.event.WindowAdapter() {
       public void windowClosing(java.awt.event.WindowEvent e) {
         jf.dispose();
       }
     });

     jf.setVisible(true);
     tv.fitToScreen();
   }

}

Vous verrez une fenêtre pop-up vous montrant l'arbre.

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Avec Weka 3.7qui comprend un gestionnaire de paquetsvous pouvez le faire:

Aller à http://weka.wikispaces.com/Unofficial+forfaits+pour+WEKA+3.7 et lire le texte sur les paquets, et aller à

Visualisation

graphviz-treevisualize -- Génération de nice graphiques dans l'Explorateur de
des arbres (par exemple J48) à l'aide de GraphViz exécutables.

Copiez cette url dans le presse-papiers:

https://github.com/fracpete/graphviz-treevisualize-weka-package/releases/download/v2014.8.1/graphviz-treevisualize-2014.8.1.zip

(Je pense que c'est un dépôt github de l'un des weka développeurs. Le lien peut légèrement changer dans le futur)

Ouvrir le gestionnaire de package, cliquez sur le Bouton "Fichier/URL", entrez cette URL dans le presse-papiers, un package d'installation.

Maintenant exécuter un classificateur. Faites un clic droit dans la liste des résultats (voir photo)

Ensuite, vous pouvez visualiser un arbre de décision comme une belle graphiques bitmap, et de l'exporter .bmp, .png, .fichier eps à l'aide de la boîte de dialogue Enregistrer sous. (L' .eps fichier contiendra un intégré à l'objet bitmap):

Si vous avez besoin d' graphiques de vecteur de sortieexécutez la classification à partir de la ligne de commande, et à l'exportation .dot format de fichier.
```
java -Xmx1024M -cp /usr/local/lib/R/site-library/RWekajars/java//weka.jar weka.classifiers.trees.J48 -t breast-cancer.arff -C 0.25 -M 2 -g > breast-cancer.arff.dot
```
Puis transfert en format svg:
```
dot -o breast-cancer.arff.dot.svg breast-cancer.arff.dot -Tsvg
```
En Java, le code qui implémente c'est dans packages/graphviz-treevisualize-2014.8.1.jar
```
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizPanel.class
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualization.class
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualization.props
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualizationPlugin$1$1.class
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualizationPlugin$1$2.class
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualizationPlugin$1.class
 weka/gui/visualize/plugins/GraphVizTreeVisualizationPlugin.class
```
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"Visualisé Arbre" est du diable, car vous n'avez pas installé la visualisation approprié plug-in. Certains d'arbre de classification basé sur les algorithmes (comme R48 et RandomTree) "prefuse visualization toolkit", afin de visualiser l'arborescence que vous avez besoin pour installer prefuseTree plugin.

Utilisation Weka 3.7.* qui a intégré dans le Gestionnaire de paquets pour installer le plug-in facilement.

Si vous utilisez WEKA est en ligne de commande (Simple CLI) vous pouvez afficher le graphique des informations avec le paramètre -g et utilisez-la dans GraphViz.

Ex running J48 sur l'iris dataset:

`java weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2 -t "C:\datasets\iris.arff" -g`

sorties:

digraph J48Tree {
N0 [label="petalwidth" ]
N0->N1 [label="<= 0.6"]
N1 [label="Iris-setosa (50.0)" shape=box style=filled ]
N0->N2 [label="> 0.6"]
N2 [label="petalwidth" ]
N2->N3 [label="<= 1.7"]
N3 [label="petallength" ]
N3->N4 [label="<= 4.9"]
N4 [label="Iris-versicolor (48.0/1.0)" shape=box style=filled ]
N3->N5 [label="> 4.9"]
N5 [label="petalwidth" ]
N5->N6 [label="<= 1.5"]
N6 [label="Iris-virginica (3.0)" shape=box style=filled ]
N5->N7 [label="> 1.5"]
N7 [label="Iris-versicolor (3.0/1.0)" shape=box style=filled ]
N2->N8 [label="> 1.7"]
N8 [label="Iris-virginica (46.0/1.0)" shape=box style=filled ]
}

et dans GraphViz:

Visualisation de l'arbre de classification Weka

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