Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis)

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) est un ensemble d’outils permettant de manipuler et

d’analyser des fichiers de donn´ees, impl´ementant la plupart des algorithmes d’intelligence artificielle, entre

autres, les arbres de d´ecision et les r´eseaux de neurones.

Il est ´ecrit en java, disponible sur le web1 , et s’appuie sur le livre :

Data Mining, practical machine learning tools and techniques with Java implementations

Witten & Frank

Editeur : Morgan Kauffman

Il se compose principalement :

– De classes Java permettant de charger et de manipuler les donn´ees.

– De classes pour les principaux algorithmes de classification supervis´ee ou non supervis´ee.

– D’outils de s´election d’attributs, de statistiques sur ces attributs.

– De classes permettant de visualiser les r´esultats.

On peut l’utiliser `a trois niveaux :

– Via l’interface graphique, pour charger un fichier de donn´ees, lui appliquer un algorithme, v´erifier son

efficacit´e.

– Invoquer un algorithme sur la ligne de commande.

– Utiliser les classes d´efinies dans ses propres programmes pour cr´eer d’autres m´ethodes, impl´ementer

d’autres algorithmes, comparer ou combiner plusieurs m´ethodes.

C’est cette troisi`eme possibilit´e qui sera utilis´ee en travaux pratiques.

1 But des travaux pratiques

L’interˆet de Weka dans le cadre du cours d’Apprentissage par l’exemple est multiple :

– Pouvoir mettre en oeuvre les algorithmes ´etudi´es en cours en grandeur nature, sans devoir r´eecrire tout le

code correspondant (quoiqu’une telle r´e´ecriture peut s’av´erer tr`es fructueuse !).

– Comprendre et utiliser intelligemment les diff´erentes sorties de ces algorithmes.

– Pouvoir programmer des agents intelligents en un temps raisonnable, pour des tˆaches (pour nous, principalement

des jeux) non triviaux.

– Evaluer les performances d’un algorithme.

– Comparer les performances de deux algorithmes.

– Etudier le rˆole des param`etres d’un algorithme.

– Combiner plusieurs algorithmes.

– Eventuellement (mais l`a, c’est un peu plus dur), d´efinir un nouvel algorithme.

1www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka

2 Liens et ressources

Le site de Weka contient :

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