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数据报告分享|WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型

 拓端数据 2023-07-10 发布于浙江

全文链接:https:///?p=33159

本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系点击文末“阅读原文”获取完整代码数据

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本文试图帮助客户通过研究不同种类学校的在校人数的关系,从而挖掘出学校在校人数对技校在校人数是否有影响。

问题分析

本次选取来自广东省统计年鉴1978年以来的各级各类学校在校学生数数据查看文末了解数据免费获取方式

并对高等学校、中等职业教育学校  、技工学校、  普通中学、小学的人数进行贝叶斯分类分析,试图通过分类分析得到不同学校类型在校人数之间存在的关系,从而得出结论,提出建议。

WEKA 使用流程

WEKA使学习应用机器学习方便,高效和乐趣。这是一个GUI工具,它允许您加载数据集,运行算法设计及运行试验与统计结果。

1. 进入软件

    启动Weka的。这可能涉及发现它在程序启动或双击该文件weka.jar。这将启动GUI的Weka选配。

Weka的GUI选择器可以让你选择资源管理器中,实验者,KnowledgeExplorer和简单CLI(命令行界面)中的一个。

2. 加载数据

    该GUI让您加载数据集,运行分类算法。它还提供了其他的功能,如数据过滤,聚类,关联规则提取和可视化,但现在我们不会使用这些功能的。

    点击“打开文件...”按钮,打开“数据”目录中的数据集并双击。

    WEKA提供了一些常见的小机器学习数据集,你可以用它来练习上。


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