发布时间 : 星期五 文章基于weka的数据分类分析实验报告更新完毕开始阅读
数据挖掘实验报告 xxx 201021030483
使用最终模型对测试集进行预测结果 4.三种算法在进行测试的性能比较
4.1实验结果
决策树的测试结果： 9
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KNN测试结果： 10
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朴素贝叶斯测试结果： 11
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比较分析结论： 性能分析应该包括两个部分，一个部分是测试速度，另一个部分是测试的质量。由于本次使用所使用的数据量太少，在测试速度的对比上相差太少，无法进行准确的分析。而在测试质量上，可以从上述数据中得到，决策树依然是由于它对与male类标号的偏爱，导致质量的降低；而KNN与朴素贝叶斯相比，KNN具有较高的准确率，从性能角度上讲，KNN算法略胜一筹。
5.实验总结
本次实验进行比较顺利，使我对如何在Weka中进行分类分析有了更深刻的了解，对Weka中进行分类分析的KNN算法，朴素贝叶斯算法和决策树算法都有了进一步的理解，同时也深刻体会到数据预处理对于数据挖掘的重要性。
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