Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) は、ニュージーランド のワイカト大学 で開発した機械学習 ソフトウェアで、Java で書かれている。GNU General Public License でライセンスされているフリーソフトウェア である。
Wekaのロゴ。ニュージーランドの固有種 ニュージーランドクイナ (weka) が使われている。 Wekaはデータ解析 と予測モデリング （英語版 ） グラフィカルユーザインタフェース を備えている[ 2] Tcl /Tk でフロントエンドを構築し、（多くはサードパーティー 製の）他のプログラミング言語で書かれたモデリングアルゴリズムを実装し、C言語 で書かれたデータプリプロセッサ とMakefile ベースの機械学習システムを備えていた。その当初のバージョンは主に農業分野のデータを分析するツールとして設計されたが[ 3] [ 4] Java ベースのバージョン (Weka 3) は様々な分野で活用されており、特に教育と研究で使われている。Wekaには次のような利点がある。
Wekaは、データプリプロセッシング 、クラスタリング 、統計分類 、回帰分析 、視覚化、特徴選択 といった標準的データマイニング タスクをサポートしている。Wekaの技法は全て、データが単一のフラットファイルか関係（データベース）で与えられ、各データポイントは固定個の属性を持つものと想定している（通常、数値属性と名義属性を使用するが、他の属性型もサポートしている）。Java Database Connectivity を使ってSQL データベース へのアクセスを提供しており、データベースへのクエリの結果を処理できる。複数の関係データベースからのデータマイニングはできないが、相互にリンクしたデータベースのテーブル群を単一のテーブルに変換してWekaで処理できる形にするソフトウェアが別途用意されている[ 5]
Wekaの主たるユーザインタフェースは Explorer だが、同じ機能はコンポーネントベースの Knowledge Flow からもコマンドライン からもアクセスできる。また、同一データセットに対して複数のアルゴリズムを適用して得られた予測を体系的に比較評価できる Experimenter も備えている。
Explorer には、Wekaの主要コンポーネントへのアクセスを提供する次のようなパネルがある。
Preprocess パネル - データベース 、CSV ファイルなどからデータをインポートし、filtering と呼ばれるアルゴリズムでプリプロセッシングする。それらフィルタ群は（例えば数値属性を離散的な属性に変換するなど）データを変換し、特定の基準に従ってインスタンスと属性を削除可能にする。予測モデルの正確度 を評価したり、誤った予測やROC曲線 を視覚化したり、Classify パネル - Wekaで classifiers と呼んでいるアルゴリズム（統計分類 や回帰分析 アルゴリズム）をデータセットに適用でき、決定木 などでモデル自身を視覚化したりできる。Associate パネル - 相関規則学習 （英語版 ） Cluster パネル - クラスタリング 技法（単純名K平均法 アルゴリズム）にアクセスする。複数の正規分布 が混合したものを学習するEMアルゴリズム も実装している。Select attributes パネル - データセット内で最も予言的な属性を識別するアルゴリズム群を提供する。Visualize パネル - 散布図 行列を表示し、特定の散布図を選択して拡大し、さらに様々な選択オペレータを使って分析できる。
Attribute Relationship File Format (ARFF) はWekaが使用するテキストファイル フォーマットで、このフォーマットでデータベース にデータを格納する。次の例は "weather" 関係データベース用のARFFファイルのヘッダ部を示したものである。
@relation weather
@attribute outlook {sunny, overcast, rainy}
@attribute temperature real
@attribute humidity real
@attribute windy {TRUE, FALSE}
@attribute play {yes, no}
ARFFファイルはヘッダ部とデータ部で構成される。ヘッダ部の先頭行には関係名がある。その後 "@attribute" で属性を定義している。各属性は一意な名前と型が対応している。型としては、数値型、名義型、文字列型、日付型がある。デフォルトのクラス属性はリストの最後のアイテムである。ヘッダ部にはコメント行も書くことができ、行頭に '%' を書く。データ部は "@data" で個々のデータを記述し、コンマで区切って属性を列挙する形で1行に1データを記述する[ 6]
1993年、ニュージーランド のワイカト大学 で最初のバージョンの開発が始まった。Tcl/Tk、C、Makefile などで構成されていた。1997年、Javaで一から書き直すことを決め、モデリングアルゴリズムもJavaで実装することとした[ 7]
2005年、SIGKDD の Data Mining and Knowledge Discovery Service Award を受賞[ 8] [ 9] Pentaho がビジネスインテリジェンス 向けにWekaの独占ライセンスを取得し、同社のビジネスインテリジェンス向けスイートのデータマイニングおよび予測分析コンポーネントとして搭載した[ 10]
^ “Download Latest Version weka-3-8-6.zip (59.6 MB) ” (12 2月 2022). 3 3月 2023閲覧。 ^ Ian H. Witten; Eibe Frank, Mark A. Hall (2011年). “Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 3rd Edition ”. Morgan Kaufmann, San Francisco. 2011年1月19日 閲覧。 ^ G. Holmes; A. Donkin and I.H. Witten (1994年). “Weka: A machine learning workbench ”. Proc Second Australia and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems, Brisbane, Australia . 2007年6月25日 閲覧。 ^ S.R. Garner; S.J. Cunningham, G. Holmes, C.G. Nevill-Manning, and I.H. Witten (1995年). “Applying a machine learning workbench: Experience with agricultural databases ”. Proc Machine Learning in Practice Workshop, Machine Learning Conference, Tahoe City, CA, USA . pp. 14–21. 2007年6月25日 閲覧。 ^ P. Reutemann; B. Pfahringer and E. Frank (2004年). “Proper: A Toolbox for Learning from Relational Data with Propositional and Multi-Instance Learners ”. 17th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI2004) . Springer-Verlag. 2007年6月25日 閲覧。 ^ Attribute-Relation File Format (ARFF) ^ Ian H. Witten; Eibe Frank, Len Trigg, Mark Hall, Geoffrey Holmes, and Sally Jo Cunningham (1999年). “Weka: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations ”. Proceedings of the ICONIP/ANZIIS/ANNES'99 Workshop on Emerging Knowledge Engineering and Connectionist-Based Information Systems . pp. 192–196. 2007年6月26日 閲覧。 ^ Gregory Piatetsky-Shapiro (2005年6月28日). “KDnuggets news on SIGKDD Service Award 2005 ”. 2007年6月25日 閲覧。 ^ “Overview of SIGKDD Service Award winners ” (2005年). 2007年6月25日 閲覧。 ^ Pentaho Acquires Weka Project by Pentaho in September 2006
ウィキメディア・コモンズには、
Weka に関連するカテゴリがあります。
一般 応用例 拡張版 Weka4WS - イタリアのカラブリア大学で開発したグリッド対応版のWeka _logo.png){kind=logo}
