KEEL 的一般操作步骤详细说明

源起

实验室一个一位师姐着急赶毕业论文,时间紧张,我就帮她KEEL做了一些小实验。虽然去年用KEEL做过一些实验,但是猛地拿起来还是有些生疏,就在做实验的过程中整理了一下基本的操作过程,以防今后再突然要用的时候浪费时间。

正文

以做modules 里的Imbalanced实验为例。

1,双击打开KEEL的执行jar包

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2,导入数据:选择Data Management

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2,选择 Import  Data

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3,选择 Import Dataset

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4,选择要导入的数据格式和数据文件,然后点击next

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5,选择 save

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6,输入数据集名称,点击OK

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7,选择你要用这个数据集做的实验类型,这里我选的imbalanced

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8,No

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9,Yes 因为要做交叉验证,所以需要分割数据集

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10,点击options

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11,输入你想做的交叉验证的K值,也就是你想要将数据分割成几份,然后accept

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12,点击divide

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13,OK

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14,OK

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15,OK 表示数据集分割成功,然后就可以关闭这个对话框,回到主对话框

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16, 选择Modules

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17, Imbalanced learning

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18,先在左侧空白处勾选刚刚引入的数据集,然后在右侧空白处单击,会出现一个带data标注的图标

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19, 点击edit后,输入10(10交叉验证),然后点击Add k-foldcv ,它就会在下面的框中生成相应的分割数据集(如果这里面已经包含有其他的数据集,请先将其它的数据集remove掉, 然后点击apply

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20, 点击第三个图标,选择要分类模型,同样在空白处点击,会出现相应模型名称的图标

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右键分类器图标,可以该分类器的相应训练参数

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21, 点击倒数第二个图标,选择要输出的评价结果

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22, 选择最后一个指标,将数据集,模型,和评价指标连在一起

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23, 点击工具栏中的zip按钮生成.zip压缩包

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24, 出现下面的对话框,表示生成成功

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25, 找到刚生成的zip文件位置,解压

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26, 进入scripts文件夹,shift+右键,选择在此路径下打开cmd窗口

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27, 执行jar文件

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28, 显示如下内容时,表示运行成功结束

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29, 运行的结果会保存在文件夹的results路径内

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END

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