WEKA merupakan perangkat lunak Data Mining open-source yang berisi kumpulan modul implementasi berbagai algoritma pembelajaran mesin. WEKA dapat digunakan dengan menggunakan GUI yang tersedia atau dalam kode Java.
Lakukan eksplorasi WEKA (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ ) dan bacalah WekaManual.pdf yang tersedia di folder weka.
Program ini diimplementasikan untuk melakukan task berikut ini:
- Membaca dataset yang diberikan
- Mengaplikasikan filter yang mengubah tipe atribut, misalnya Discretize atau NumericToNominal.
- Melakukan pembelajaran dataset dengan skema 10-fold cross validation
- Melakukan pembelajaran dataset dengan skema full-training
- Menyimpan (save) model/hipotesis hasil pembelajaran ke sebuah file eksternal
- Membaca (read) model/hipotesis dari file eksternal
- Membuat instance baru sesuai masukan dari pengguna untuk setiap nilai atribut
- Melakukan klasifikasi dengan memanfaatkan model/hipotesis dan instance sesuai masukan pengguna pada g.
- Tuliskanlah laporan yang berisi hasil pengujian implementasi kelas dengan menggunakan iris.arff:
- Pengecekan kebenaran implementasi berupa hasil eksekusi setiap task pada nomor 2. Bandingkan hasilnya dengan hasil GUI.
- Kode sumber (source code) kelas implementasi
Diluar dari task tersebut, dapat diimplementasikan setelah Kamis, 3 November 2016 pukul 08.55 WIB