Razones a favor de Weka

En 1993, la Universidad de Waikato de Nueva Zelanda inició el desarrollo de la versión original de Weka (en TCL/TK y C).

En 1997, se decidió reescribir el código en Java incluyendo implementaciones de algoritmos de modelado.1

En 2005, Weka recibe de SIGKDD2 3 (Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) el galardón "Data Mining and Knowledge Discovery Service".

Puesto en el ranking de Sourceforge.net el 19 de mayo de 2008: 248 (con 1,186,740 descargas).

[editar] Descripción

El paquete Weka4 contiene una colección de herramientas de visualización y algoritmos para análisis de datos y modelado predictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades. La versión original de Weka fue un front-end en TCL/TK para modelar algoritmos implementados en otros lenguajes de programación, más unas utilidades para preprocesamiento de datos desarrolladas en C para hacer experimentos de aprendizaje automático. Esta versión original se diseñó inicialmente como herramienta para analizar datos procedentes del dominio de la agricultura,5 6 pero la versión más reciente basada en Java (WEKA 3), que empezó a desarrollarse en 1997, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.

[editar] Razones a favor de Weka

Los puntos fuertes de Weka son:

Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.

Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.

Contiene una extensa colección de técnicas para preprocesamiento de datos y modelado.

Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

Weka soporta varias tareas estándar de minería de datos, especialmente, preprocesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización, y selección. Todas las técnicas de Weka se fundamentan en la asunción de que los datos están disponibles en un fichero plano (flat file) o una relación, en la que cada registro de datos está descrito por un número fijo de atributos (normalmente numéricos o nominales, aunque también se soportan otros tipos). Weka también proporciona acceso a bases de datos vía SQL gracias a la conexión JDBC (Java Database Connectivity) y puede procesar el resultado devuelto por una consulta hecha a la base de datos. No puede realizar minería de datos multi-relacional, pero existen aplicaciones que pueden convertir una colección de tablas relacionadas de una base de datos en una única tabla que ya puede ser procesada con Weka.7

[editar] Carencias de Weka

Un área importante que actualmente no cubren los algoritmos incluidos en Weka es el modelado de secuencias.

[editar] La interfaz de usuario

Al ejecutar

...