dans Weka Je charge un fichier arff. Je peux afficher la relation entre les attributs à l'aide de l'onglet Visualize.
Cependant, je ne peux pas comprendre la signification du curseur de la gigue. Quel est son but?
3 Réponses :
Je ne connais pas les produits que vous mentionnez, mais Jittering signifie généralement randomiser l'échantillon positions. Par exemple, dans le traçage des rayons, vous rendriez normalement un rayon si chaque pixel à l'écran. Jittering ajoute un décalage aléatoire à chaque rayon afin de réduire les problèmes causés par un aliasing régulier.
Je ne sais pas Weka, mais généralement la gigue est un terme pour la variation d'un signal périodique à un intervalle de référence. Je suppose que le curseur vous permet de définir une plage ou un seuil ci-dessous quels points de données sont traités comme étant réguliers ou pour modifier la sortie pour introduire une certaine variation. Le L'entrée Wikipedia peut vous donner des antécédents.
mise à jour: de Ce fichier PDF , le curseur Jitter est À cette fin:
Option "Jitter" pour traiter des attributs nominaux (et de détecter des points de données "cachés")
Basé sur la diapositive annexée, on dirait que cela introduit une variation de la visualisation, peut-être montrer que deux points de données se chevauchent.
Mettre à jour 2: Ceci Extrait de Google Books (à l'extraction de données par Ian H. Witten, Eibe Frank) semble confirmer Je suppose:
[Jitter] est un déplacement aléatoire appliqué aux valeurs X et Y pour séparer les points qui se situent les uns sur les autres. Sans gigue, 1000 instances au même point de données ressembleraient à une instance
Vous pouvez trouver la réponse dans le Archives de la liste de diffusion :
La fonction gigue dans le panneau Visualize ajoute juste artificiel aléatoire bruit aux coordonnées des points tracés afin de diffuser le données un peu (afin que vous puissiez voir des points qui auraient pu être obscurci par d'autres).
Chargez l'exemple des lentilles de contact à partir de Weka et visualisez-la. Dans la première parcelle, certains points sont exactement les uns sur les autres. En ajoutant de la gigue, vous pouvez voir combien de points il y a pour chaque combinaison. Cela ne fonctionnera pas aussi bien pour les ensembles de données plus importants, mais vous pouvez toujours avoir une impression. Pour des valeurs discrètes, cela est assez important.