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Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) は、ニュージーランドのワイカト大学で開発した機械学習ソフトウェアで、Javaで書かれている。GNU General Public License でライセンスされているフリーソフトウェアである。 == 概要 == Wekaはとのための視覚化ツールとアルゴリズムの集合体であり、その機能を容易に扱えるグラフィカルユーザインタフェースを備えている。当初のWekaはJavaではなくTcl/Tkでフロントエンドを構築し、（多くはサードパーティ製の）他のプログラミング言語で書かれたモデリングアルゴリズムを実装し、C言語で書かれたデータプリプロセッサとMakefileベースの機械学習システムを備えていた。その当初のバージョンは主に農業分野のデータを分析するツールとして設計されたが、1997年に開発が始まったJavaベースのバージョン (Weka 3) は様々な分野で活用されており、特に教育と研究で使われている。Wekaには次のような利点がある。 * GNU General Public License でライセンスされたフリーソフトウェアである。 * 完全にJavaで実装されているので、ほとんどのプラットフォームで動作する。 * データプリプロセッサとモデリング技法を包括的に取り揃えている。 * GUIを備えているので使いやすい。 Wekaは、データプリプロセッシング、クラスタリング、統計分類、回帰分析、視覚化、特徴選択といった標準的データマイニングタスクをサポートしている。Wekaの技法は全て、データが単一のフラットファイルか関係（データベース）で与えられ、各データポイントは固定個の属性を持つものと想定している（通常、数値属性と名義属性を使用するが、他の属性型もサポートしている）。Java Database Connectivity を使ってSQLデータベースへのアクセスを提供しており、データベースへのクエリの結果を処理できる。複数の関係データベースからのデータマイニングはできないが、相互にリンクしたデータベースのテーブル群を単一のテーブルに変換してWekaで処理できる形にするソフトウェアが別途用意されている。Wekaが内蔵するアルゴリズムで対応できない重要な分野として、シーケンスモデリングがある。 Wekaの主たるユーザインタフェースは ''Explorer'' だが、同じ機能はコンポーネントベースの ''Knowledge Flow'' からもコマンドラインからもアクセスできる。また、同一データセットに対して複数のアルゴリズムを適用して得られた予測を体系的に比較評価できる ''Experimenter'' も備えている。 ''Explorer'' には、Wekaの主要コンポーネントへのアクセスを提供する次のようなパネルがある。 * ''Preprocess'' パネル - データベース、、CSVファイルなどからデータをインポートし、''filtering'' と呼ばれるアルゴリズムでプリプロセッシングする。それらフィルタ群は（例えば数値属性を離散的な属性に変換するなど）データを変換し、特定の基準に従ってインスタンスと属性を削除可能にする。予測モデルの正確度を評価したり、誤った予測やROC曲線を視覚化したり、 * ''Classify'' パネル - Wekaで ''classifiers'' と呼んでいるアルゴリズム（統計分類や回帰分析アルゴリズム）をデータセットに適用でき、決定木などでモデル自身を視覚化したりできる。 * ''Associate'' パネル - アルゴリズムにアクセスし、データの属性間の重要な相互関係を特定しようと試みる。 * ''Cluster'' パネル - クラスタリング技法（単純名K平均法アルゴリズム）にアクセスする。複数の正規分布が混合したものを学習するEMアルゴリズムも実装している。 * ''Select attributes'' パネル - データセット内で最も予言的な属性を識別するアルゴリズム群を提供する。 * ''Visualize'' パネル - 散布図行列を表示し、特定の散布図を選択して拡大し、さらに様々な選択オペレータを使って分析できる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「Weka」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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