Я не понимаю, что значит тренировка в Weka
Я учу Веку, и у меня есть несколько вопросов.
Во-первых, я хочу понять идею обучения и тестирования. Это мне не понятно. Я вижу файл weather.arff для Weka и вижу два раздела. Первый - определение атрибутов, а затем создание экземпляров этих атрибутов. Пока все просто. Но как обучение проводится именно с этими данными? Я не знаю, что это значит.
В Weka, когда я хочу выбрать классификатор под деревьями категорий, все ли эти алгоритмы являются частью дерева решений? Я имею в виду, это разные способы представления дерева решений?
Это связано с первым вопросом. Когда я нажимаю кнопку start после выбора алгоритма, а затем выводит "Неправильно классифицированные экземпляры равны 7". Классифицировать что именно и по чем?
Я не знаю, что означает "точность" в разделе "Точность по классам".
Наконец, в разделе "Параметры теста", в чем разница между перекрестной проверкой и процентным разделением?