WEKA Прогнозирование

Question

Я надеюсь, что кто-нибудь может мне помочь. Я новичок в Weka, и у меня есть некоторые проблемы при программировании Java-программы.

Моя цель - прогнозировать показатели продаж на следующий период / квартал, пока я подключаю их к сгенерированному пользователем контенту, который я собрал.

Поэтому я хотел использовать прогнозиста WEKA?!

У меня следующий вопрос:

1. какие настройки я должен использовать, чтобы идентифицировать образец соответственно влиянию атрибутов

2. полезные советы?

Спасибо!

Это файл.arff, который я сгенерировал:

@relation Sales_total_Apple

%Sales: total sold apple products in quarter yyyy-qq
%Volume: number of user generated content (e.g. review rating) in quarter yyyy-qq
%Reviewrating: average value of reviewrating (e.g. amazon stars) in quarter yyyy-qq
%Valence: avarage value of user generated content valence (used sentiment analysis) in yyyy-qq
%Date: should be year-quarter

@attribute Sales numeric
@attribute Volume numeric
@attribute REVIEWRATING numeric
@attribute VALENCE numeric
@attribute Date date 'yyyy-mm'

@data
22672000,133.0,3.7954545454545454,0.25172045454545455,2007-01
12066000,84.0,3.8674698795180724,0.19313253012048195,2007-02
11579000,48.0,3.7872340425531914,0.11405957446808514,2007-03
13483000,24.0,3.9565217391304346,0.2705391304347826,2007-04
26755000,202.0,4.039800995024875,0.09474179104477576,2008-01
14636000,227.0,4.243362831858407,0.1526902654867257,2008-02
13507000,202.0,4.039800995024875,0.1419736318407955,2008-03
20555000,226.0,4.288888888888889,0.11981422222222161,2008-04
29614000,467.0,4.008583690987124,-0.0031933476394850266,2009-01
17022000,376.0,4.1226666666666665,0.009081333333333313,2009-02
18026000,206.0,4.058536585365854,0.03965170731707281,2009-03
20597000,248.0,3.866396761133603,0.055700809716599034,2009-04
33069000,738.0,4.150610583446404,-0.061250881953867,2010-01
22580000,743.0,4.063342318059299,-0.0537954177897575,2010-02
24546000,475.0,4.090717299578059,-0.050239240506329344,2010-03
31226000,491.0,4.189795918367347,-0.062333469387755164,2010-04
47146000,848.0,4.128689492325856,0.08620141676505302,2011-01
36118000,1201.0,4.31,0.030831249999999866,2011-02
41066000,512.0,4.039138943248532,-0.026479256360078324,2011-03
39910000,647.0,4.139318885448916,-0.02018513931888557,2011-04
73073000,1463.0,4.272913816689466,0.17992134062927442,2012-01
58552000,2038.0,4.3460972017673045,0.1778528718703978,2012-02
53841000,1808.0,4.348644161593802,0.1730128942999446,2012-03
51213000,1570.0,4.293180369662205,0.19067469725940053,2012-04
87389000,1463.0,4.272913816689466,0.17992134062927442,2013-01
66492000,1484.0,4.226567768037762,0.16101463250168524,2013-02
54181000,2012.0,4.193436101442068,0.16231909497762292,2013-03
55948000,867.0,4.094688221709007,0.21768198614318673,2013-04

Answer 1

Если вы используете 3.7.11 или новее, вы можете установить пакет временных рядов из менеджера пакетов (см. Прикрепленные изображения).

Во время использования перейдите на вкладку "Прогноз" и перейдите на дополнительную вкладку "Конфигурация". Вы можете сначала попробовать создание лагов, чтобы реализовать модель ARMA.

Answer 2

У Weka есть несколько алгоритмов для анализа временных рядов, я думаю, это то, что вы можете использовать для начала.

Answer 3

Запишитесь на бесплатный онлайн-курс " Advanced Data Mining with Weka" и прочитайте лекцию 1 о временных рядах. (Курс был перезапущен во время публикации в июле 2016 года.) Нет лекции по встраиванию weka.jar или других jar-файлов в вашу java-программу, но есть лекция по написанию скриптов Weka на языке Groovy. (диалект Java).