Waikato Environment for Knowledge Analysis

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Weka

Weka (software) logo.png
Ein Bildschirmfoto von Weka 3.5.5.
Bildschirmfoto von Weka
Basisdaten

Entwickler University of Waikato
Aktuelle Version 3.8.3[1]
(22. Dezember 2017)
Betriebssystem Plattformunabhängig
Programmiersprache Java
Kategorie Maschinelles Lernen
Lizenz GPL, proprietär
deutschsprachig nein
cs.waikato.ac.nz/ml/weka

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) ist eine Software, die verschiedene Techniken aus den Bereichen Maschinelles Lernen und Data-Mining bereitstellt. Das Programm wurde an der University of Waikato entwickelt und ist in Java geschrieben. Es handelt sich um eine frei verfügbare Software, die unter der GNU General Public License steht.

Die Software ist integraler Bestandteil des Buches Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques von Ian H. Witten, Eibe Frank und Mark A. Hall,[2] des englischsprachigen Standardwerkes zum Thema Maschinelles Lernen. Die Software wurde von der Association for Computing Machinery 2005 mit dem „SIGKDD Service Award“ ausgezeichnet[3] für den hohen Beitrag zur Forschung unter anderem durch Bereitstellung der Quelltexte als Open Source.[4]

Weka ist bekannt für seine Vielzahl von Klassifikatoren wie Bayes-Klassifikatoren, künstliche neuronale Netze, Support-Vector-Maschinen, Entscheidungsbäume, ID3-, C4.5- aber auch Meta-Klassifikatoren, Boosting und Ensembles. In anderen Data-Mining-Bereichen wie der Clusteranalyse werden nur die grundlegendsten Verfahren wie der k-Means-Algorithmus und der EM-Algorithmus angeboten.

Beschreibung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Workbench von WEKA untergliedert sich in folgende Bereiche:

Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • ELKI – komplementäre Software mit Schwerpunkt Clusteranalyseverfahren, Ausreißererkennung und Indexstrukturen
  • KNIME (Konstanz Information Miner) Projekt der Universität Konstanz zur interaktiven Datenanalyse in Eclipse.
  • RapidMiner – kann Weka-Algorithmen verwenden.
  • Scikit-learn eine freie Software-Bibliothek zum maschinellen Lernen für die Programmiersprache Python

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. www.cs.waikato.ac.nz. (abgerufen am 24. September 2019).
  2. Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 3. Auflage. Morgan Kaufmann, Burlington MA 2011, ISBN 978-0-12-374856-0 (cs.waikato.ac.nz).
  3. SIGKDD Service Awards. Association for Computing Machinery, abgerufen am 21. Januar 2016 (englisch).
  4. KDNuggets News 2005-13. KDnuggets, abgerufen am 15. April 2011 (englisch).