Weka
Preprocess パネル - データベース、CSVファイルなどからデータをインポートし、filtering と呼ばれるアルゴリズムでプリプロセッシングする。それらフィルタ群は(例えば数値属性を離散的な属性に変換するなど)データを変換し、特定の基準に従ってインスタンスと属性を削除可能にする。予測モデルの正確度を評価したり、誤った予測やROC曲線を視覚化したり、
Classify パネル - Wekaで classifiers と呼んでいるアルゴリズム(統計分類や回帰分析アルゴリズム)をデータセットに適用でき、決定木などでモデル自身を視覚化したりできる。
Associate パネル - 相関規則学習(英語版)アルゴリズムにアクセスし、データの属性間の重要な相互関係を特定しようと試みる。
Cluster パネル - クラスタリング技法(単純名K平均法アルゴリズム)にアクセスする。複数の正規分布が混合したものを学習するEMアルゴリズムも実装している。
Select attributes パネル - データセット内で最も予言的な属性を識別するアルゴリズム群を提供する。
Visualize パネル - 散布図行列を表示し、特定の散布図を選択して拡大し、さらに様々な選択オペレータを使って分析できる。