Каковы требования к данным для FP-Growth в Weka?

Я хотел бы использовать алгоритм правил объединения FP-Growth на моем наборе данных (модели) в Weka.

К сожалению, этот алгоритм выделен серым цветом. Каковы предпосылки, с которыми я должен встретиться, чтобы использовать его?

Ответы

Ответ 1

Хорошо, для тех из вас, кто понизил этот вопрос - спасибо за нулевые вклады, красиво сделано.

Ответ/решение:

Каждый алгоритм, который реализует Weka, имеет некоторую сводную информацию, связанную с ним. Чтобы увидеть это из GUI, нужно щелкнуть по параметрам алгоритма (или фильтра), а затем нажать еще раз кнопку Capabilities. Затем появится небольшое всплывающее окно с информацией о конкретном алгоритме.
В случае FPGrowth - атрибуты модели должны иметь тип binary. В моем случае у меня была комбинация номинальных и числовых параметров. Мне пришлось применить фильтр NominalToBinary, который преобразовал мои номинальные атрибуты в двоичные значения. Затем мне пришлось применить flter NumericToBinary с выбранной опцией ignoreClass, установленной на true.

Это помогло мне "разблокировать" FPGrowth в Weka.

Ответ 2

Добавление к @ŁukaszBachman ответ: Перед применением фильтра необходимо установить класс "Нет класса". Если вы используете weka java api, вам нужно добавить data.setClassIndex(-1) в свой Java-код.

Например: выполнить номинальное значение в двоичном формате в Java:

        NominalToBinary nn = new NominalToBinary();
        nn.setInputFormat(Data);
        Data.setClassIndex(-1);
        Data = Filter.useFilter(Data, nn);