大家好！上一节课，我们学习了如何在Weka中使用J48分类器。
这次课，我们将了解Weka的另一个主要功能：
过滤器。
这次课旨在提高大家在进行数据挖掘时，
对深入了解数据，
和在使用分类器之前预处理
或过滤数据的重要性的认识。.
我们来使用过滤器从天气数据中删除一个属性。
打开Weka Explorer 界面。
载入天气数据。
就是这个。
接下来，删除
属性湿度（humidity）。
湿度的序号是3。
我们可以点击“Choose”按钮打开过滤器列表，就像我们之前
在分类器面板选择分类器一样。
点击“Choose”，选择过滤器。
这里有很多种不同的过滤器：
Allfilter 和 MultiFilter 用于合并使用多种过滤器。还有监督和
无监督过滤器。监督过滤器在过滤时会
使用类的值。
它们不如不使用类值的无监督过滤器更为广泛应用。
这些是属性和实例过滤器。 我们要删除一个属性，
因此要寻找一个属性过滤器。
Weka提供许多种过滤器，你得学会如何找到
想要的过滤器。
我要删除一个属性，
点这里，Remove。
象之前
配置分类器J48一样，我们可以单击这里，
我单击这里来
配置过滤器
这是一个可以从数据集删除一个范围属性的过滤器。
可以在这里输入要删除的属性的序号范围。
我只想删除一个属性，要删除的属性序号是3。
我也可以颠倒设定，删除除属性3以外的所有属性，
但是现在我不想那么做。点击“OK”,
单击“Apply”之后。
看着湿度属性消失。任何事都不会发生直到你单击Apply。
我已经点击了Apply，
现在我们看到，湿度属性已经被删除了。
幸运的是，通过单击“Undo”,我可以撤消刚才的操作，恢复湿度属性。
这就是如何删除一个属性。
实际上，我们有更简单的删除属性的方法。
我们根本不需要使用一个过滤器。
如果想删除某个属性，
只需要在这里选择它，并且单击面板底部的Remove按钮，
会得到一样的结果。
非常抱歉。.
但是过滤器是十分有用的而且可以做比这更加
复杂的事情。
让我们看下个例子。试想这次不删除
某个属性, 而是删除所有湿度值为high的实例。
也就是，第三个属性的第一个值。数据集中的7个实例
将被删除。数据集一共有
14个实例，所以我们
还剩下只包含7个实例
的数据集。
我们来找一个合适的过滤器。我们想
删除实例，所以要选择一个实例过滤器。
看看这里，
有没有一个合适的过滤器。
找到RemoveWithValues
过滤器。
单击打开配置面板，
单击More获取相关介绍。这里写着
“滤除具有特定属性值的实例”，
正是我们想要的。
我们现在设置属性序号，我们想要的是第三个
属性，湿度，
的第一个值。我们可以删除一系列不同的的值。我们现在来删除
第一个值。
现在我们已经配置好了。
需要Applay过滤器。
当我点击Apply，看看会有什么变化。
我们保留了属性湿度，但是没有了湿度值为high
的实例。 实际上，数据集被减少到
七个实例。
完成过滤处理后，你可以保存过滤结果。如果需要，我们可以保存
过滤后的数据集，但是
我现在不想保存。
我要撤消过滤操作。
我们已经删除了湿度值为high的实例。
在选择过滤器的时候，我们必须考虑
是用监督过滤器还是无监督过滤器，
用属性过滤器还是实例过滤器。
之后，就是用你的常识
在过滤器列表中找到你想要的过滤器。
有时候，通过过滤数据你可以得到较好的分类。
举个非常简单例子。
我们下面载入之前见过的
玻璃数据集。
这是玻璃数据集。我打算使用之前用过的J48分类器。
J48是一个树分类器。
我运行一下，
得到的准确度是66.8%。
让我们删除属性铁（Fe），
这里，铁。删除这个属性，
得到一个更小的数据集。
再次运行J48。
这次我们得到的准确度是
67.3%。所以，通过删除属性铁，
我们提高了分类的准确度。
有时候，效果会十分明显。实际上，我将删除折射率和镁(Mg)之外的
所有属性。
删除所有的其他属性。
得到一个只包含两个属性的小数据集。
再次运行J48。
现在，我们得到了一个更好的结果，
68.7%的准确度。
右击这里，创建可视化决策树模型，
选择可视化决策树。
我们来看一下，它代表什么。小的决策树更加
容易理解。
这是应用过滤器的
一个很好的实例。
以上是这节课的主要内容。
我们了解了Weka中的过滤器，
监督和无监督过滤器，属性和实例过滤器；
学习了如何找到正确的过滤器。
明智而审慎地使用过滤器可以
提高分类的准确度并且使分类结果更加清晰。
如果你有兴趣了解更多内容，可以阅读课本
的11.2节，加载和过滤文件，
然后去做本节课的课后练习。
下次见！