Karar ağaçları (J48, CART), Naive Bayes, SVM, Random Forest, k-NN

K-Means, Hiyerarşik kümeleme, DBSCAN, EM (Beklenti Maksimizasyonu)

Doğrusal regresyon, Lojistik regresyon, SVR, M5P ağaçları

Apriori, FP-Growth, sepet analizi, pazarlama sepeti

CFS, Information Gain, Chi-square, ReliefF, PCA

Eksik veri yönetimi, normalizasyon, diskretizasyon, filtreleme

Cross-validation, confusion matrix, ROC eğrisi, AUC, F1-score

Bagging, Boosting (AdaBoost, XGBoost), Random Forest, Voting

Weka, açık kaynak ve tamamen ücretsiz bir yazılımdır. GNU GPL lisansı ile dağıtılır .

Weka, Explorer, Knowledge Flow, Experimenter gibi grafik arayüzleri ile kod bilgisi gerektirmeden analiz yapma imkanı sunar .

Weka, 50'den fazla sınıflandırma, kümeleme ve regresyon algoritması içerir .

Weka, akademik araştırmalarda en çok atıf alan veri madenciliği yazılımlarından biridir .

Weka, Java tabanlı olup, Windows, macOS ve Linux işletim sistemlerinde çalışır .

Weka, geniş bir kullanıcı topluluğuna ve kapsamlı dokümantasyona sahiptir .

Tıp ve Sağlık

Hastalık teşhisi, ilaç keşfi, hasta sınıflandırma, tıbbi veri analizi

İşletme ve Pazarlama

Müşteri segmentasyonu, sepet analizi, kredi riski, dolandırıcılık tespiti

Biyoinformatik

Gen verisi analizi, protein yapısı tahmini, gen ekspresyonu kümeleme

Tarım

Ürün verimi tahmini, toprak analizi, hastalık tespiti, sulama optimizasyonu

Eğitim

Öğrenci performansı, eğitim verisi analizi, öğrenme analitiği

Finans

Piyasa tahmini, risk analizi, kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti

ARFF/CSV formatına dönüştürme, eksik veri yönetimi, normalizasyon, diskretizasyon, filtreleme.

J48, Naive Bayes, SVM, Random Forest, k-NN, lojistik regresyon, öğrenme, model karşılaştırma.

K-Means, hiyerarşik kümeleme, DBSCAN, EM, küme sayısı belirleme (Elbow, Silhouette).

Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, M5P, SVR, model değerlendirme (R², RMSE, MAE).

Apriori, FP-Growth, sepet analizi, pazarlama sepeti, destek-güven kriterleri.

CFS, Information Gain, Chi-square, ReliefF, PCA, boyut azaltma.

Cross-validation, confusion matrix, ROC, AUC, doğruluk, hassasiyet, duyarlılık, F1-score.

Bagging, Boosting (AdaBoost, XGBoost), Random Forest, Stacking, Voting.

Weka çıktı dosyası (.arff), grafikler, model performans metrikleri ve akademik yorumlarla rapor teslimi.