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1. wekaダウンロード http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/
   • linux で　weka 起動まで

     	wget http://prdownloads.sourceforge.net/weka/weka-3-6-1.zip
     	unzip weka-3-6-1.zip
     	cd weka-3-6-1
     	java -jar weka.jar

2. weka サンプル
   • サンプル作成　参考サイト
   • SCOPE関連　議員の発言内容により決定木をつくる場合

     	@relation member
     	
     	@attribute 財務(1010)	Real
     	@attribute 病院事業(1101)	Real
     	@attribute 教育(1120)	Real
     	@attribute 学校(1121)	Real
     	・・・
     	@attribute Member	{memberA,memberB,memberC,・・・}
     	
     	@data
     	0.113389626,0.031363088,・・・,0,memberA
     	0.151930262,0.078455791,・・・,0,memberB

   • 元のExcelデータ
     
     • メモ　Excelで転置

       	コピーし、「形式を選択してペースト」で、行を列の入れ替えを選択

J48 決定木の作成 †

• J48とは 参考サイト
  • Quinlan の C4.5 に基づいた決定木を生成する
  • デフォルトで実行すると、"J48 -C 0.25 -M 2" となっている。
    • オプションCについて

      	Confidence Factor
      	剪定のための信頼要因。値が小さいほどより多く剪定される

    • オプションMについて

      	miniNumObj
      	葉における最少の個体数

1. SCOPEのデータ作成方法
   • 各議員の発言数が異なるため正規化する
     • 各議員の発言総数で各議員のカテゴリ発言数を割る
     • 例

       	議員Aの発言総数 1000回 議員Aの財務に関連する発言200回　の場合
       	議員Aの財務の値は　0.2 となる

   • 議員名を載せていないバージョン、arff形式のファイル
     • MemberH19.txt
     • "J48 -C 0.25 -M 2" 結果
       
   • 議員名を載せていなるバージョン、arff形式のファイル
     • MemberH19-Otaru.txt
     • "J48 -C 0.25 -M 2" 結果
       
     • "J48 -C 0.25 -M 1" 結果
       

1. コマンドラインからサンプル
   • コマンドラインからどのように操作するのか？