Abstract-Nows, enorma mängder data och information är tillgängliga för alla, Data kan nu lagras i många olika typer av databaser och informationsarkiv, förutom att vara tillgänglig på Internet eller i tryckt form. Med en sådan mängd data finns det ett behov av kraftfulla tekniker för bättre tolkning av dessa data som överstiger människans förmåga att förstå och fatta beslut på ett bättre sätt. För att avslöja de bästa verktygen för att hantera den klassificeringsuppgift som bidrar till beslutsfattandet har detta dokument genomfört en jämförande studie mellan ett antal av de gratis tillgängliga datautvinningsverktygen och programvarupaketen. Resultaten har visat att prestandan hos verktygen för klassificeringsuppgiften påverkas av vilken typ av datauppsättning som används och hur klassificeringsalgoritmerna implementerades i verktygslådorna. För frågan om tillämplighet har WECA-verktygslådan uppnått den högsta tillämpligheten följt av Orange, Tanagra respektive KNIME. Slutligen har WECA-verktygslådan uppnått den högsta förbättringen av klassificeringsprestandan; vid övergång från procentuellt delat testläge till Cross Validation-testläge, följt av Orange, KNIME respektive slutligen Tanagra.
REF ) genomförde en jämförande studie om fyra verktyg för gratis datautvinning (dvs. WEKA, Orange, KNIME och Tanagra) för textklassificering.
A Comparison Study between Data Mining Tools over some Classification Methods
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}