# 7.1 搜索与评估
属性选择是说搜索数据集中全部属性的所有可能组合,找出预测效果最好的那一组属性。为实现这一目标,必须设定两个东西:属性评估器(evaluator)和搜索策略。评估器 决定了怎样给一组属性安排一个表示它们好坏的值。搜索策略决定了要怎样进行搜索。
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- 3 预处理
- 3.1 载入数据
- 3.2 当前关系
- 3.3 处理属性
- 3.4 使用筛选器
- 4 分类
- 4.1 选择分类器
- 4.2 测试选项
- 4.3 Class 属性
- 4.4 训练分类器
- 4.5 分类器输出文本
- 4.6 结果列表
- 5 聚类
- 5.1 选择聚类器(Clusterer)
- 5.2 聚类模式
- 5.3 忽略属性
- 5.4 学习聚类
- 6 关联规则
- 6.1 设定
- 6.2 学习关联规则
- 7 属性选择
- 7.1 搜索与评估
- 7.2 选项
- 7.3 执行选择
- 8 可视化
- 8.1 散点图矩阵
- 8.2 选择单独的二维散点图
- 8.3 选择实例
- 参考文献