機械学習

本記事では、Wekaを使用して機械学習モデルをトレーニングし、その評価を行います。 トレーニングデータの特徴抽出にはTF-IDFを使用し、機械学習モデルにはNaive Bayesを採用します。 また、評価の方法についても紹介します。

本記事では、機械学習を行う前のデータ前処理について紹介します。 収集したデータをそのまま使用すると、データに多くのノイズが含まれていることがあります。 これらのノイズを削除し、データを整形して、一定の規則に従わせることにより、機械学習モデルの精度を飛躍的に向上させることができます。 そのため、機械学習の前処理は非常に重要なステップです。

本記事では、機械学習とテキスト分類の基本概念に焦点を当て、テキスト分類における重要なアルゴリズムであるTF-IDFについて詳しく学びます。 第2回の記事では、機械学習用のデータセットの準備と、Javaを用いたデータセットの前処理について紹介します。 第3回の記事では、Wekaを用いて、TF-IDFによるテキスト分類を実装し、機械学習モデルの作成とそのモデルの評価について紹介します。