CSV 자료로 분류 모델을 시험해 보고 싶다면 Weka의 Explorer에서 파일을 열고 분류 기준 열을 고른 뒤 결과를 확인할 수 있습니다. 와이카토대학교의 공식 Weka 위키는 Windows x64용 안정판 3.8.7을 무료로 배포합니다.
처음부터 프로그램 코드를 작성할 필요는 없습니다. 다만 분류할 정답 열이 있는 표를 준비하고, 결과표가 무엇을 뜻하는지 읽어야 합니다. 아래에서는 CSV를 불러와 교차 검증 결과까지 보는 한 가지 작업을 순서대로 설명합니다.
Weka 3.8.7 Windows 설치 파일과 CSV 분류 방법 보기
Weka는 어떤 작업에 쓰나요?
Weka는 표 형태 자료의 속성을 살펴보고 전처리·분류·군집화·시각화를 실행하는 도구입니다. GUI Chooser에서 Explorer를 열면 Preprocess와 Classify 같은 탭이 나타납니다. 스프레드시트처럼 숫자와 범주가 들어 있는 자료를 가져와 어떤 열이 분류 결과에 관련되는지 실험할 때 유용합니다.
이번 작업은 이미 결과값이 적힌 CSV를 사용합니다. 예를 들어 각 행이 제품 하나이고 마지막 열이 불량 여부라면 그 열을 분류 기준으로 삼습니다. 단지 값이 비슷한 행끼리 묶고 싶은 경우에는 분류가 아니라 Cluster 탭의 군집화가 맞으므로 먼저 작업 목적을 나눠 두는 편이 좋습니다.
와이카토대학교 자료에서 본 Weka Explorer 화면
첫 화면은 자료를 불러온 Preprocess 탭, 다음은 Classify 탭의 테스트 옵션입니다. 와이카토대학교의 acceleratedWEKA 공식 안내에 실린 화면 예시로, 이 글의 Weka 안정판 3.8.7을 직접 촬영한 화면은 아닙니다. 확장 기능 탭과 예시 분류기는 기본 설치 화면과 다를 수 있습니다.
Weka 3.8.7 Windows 설치 파일과 CSV 분류 방법 보기
| 프로그램 | Weka |
| 제공 | University of Waikato |
| 안정판 | 3.8.7 |
| Windows 파일 | weka-3-8-7-bellsoft-x64-windows.exe |
| 가격 | 무료·오픈소스 |
| 주요 작업 | CSV 자료 분류 결과 확인 |
안정판과 개발판 중 무엇을 받아야 하나요?
공식 위키는 호환성을 유지하며 수정하는 3.8 계열을 안정판, 새 기능 때문에 이전 버전과 달라질 수 있는 3.9 계열을 개발판으로 구분합니다. 첫 분석이라면 이 글에서 확인한 3.8.7 안정판 Windows x64 파일을 고르세요.
Windows ARM64 컴퓨터라면 x64 파일 대신 공식 위키의 ARM 전용 파일을 선택해야 합니다. macOS와 Linux도 운영체제별 배포가 따로 있습니다. Windows x64 파일에는 Bellsoft OpenJDK가 포함되어 있으므로 이 경로를 위해 Java를 별도로 내려받을 필요는 없습니다.
Windows에서 Weka 설치하고 Explorer 열기
공식 위키의 안정판 Windows Intel 항목에서 3.8.7 x64 설치 파일명을 확인한 뒤 내려받습니다. 파일을 실행하면 Weka가 프로그램 메뉴에 등록되며, 그 메뉴나 바로 가기로 시작하면 포함된 Java 환경을 사용한다는 것이 공식 설명입니다.
설치가 끝난 뒤 시작 메뉴의 Weka를 열고 GUI Chooser에서 Explorer를 선택하세요. Explorer 상단에 Preprocess, Classify, Cluster, Associate, Select attributes, Visualize 탭이 나타나면 작업을 시작할 수 있습니다.
- Windows의 시스템 종류가 x64인지 확인하고 공식 위키에서 안정판 3.8.7 Windows Intel 파일을 선택합니다.
- 설치 프로그램을 진행한 뒤 시작 메뉴에서 Weka를 엽니다.
- GUI Chooser에서 Explorer를 누르고 Preprocess 탭이 나타나는지 확인합니다.
CSV 파일을 열고 분류 기준 열 확인하기
Explorer의 Preprocess 탭에서 Open file…을 눌러 CSV를 선택합니다. 공식 Explorer 설명은 CSV와 Weka 고유 ARFF 파일을 읽을 수 있다고 안내합니다. 파일이 열리면 왼쪽의 Attributes 목록과 행 수를 먼저 확인하세요. 열이 의도와 다르게 읽히면 분류를 시작하기 전에 CSV의 헤더, 구분자, 비어 있는 셀을 살펴보는 편이 빠릅니다.
분류에는 정답으로 사용할 범주 열이 필요합니다. 화면의 Class 선택 상자에서 그 열을 지정하세요. 제품 불량 여부처럼 값이 두세 범주로 정리된 열이 예시가 됩니다. 정답 열이 없는데 정확도를 계산하려 하면 무엇을 맞혔는지 비교할 수 없으므로, 목표 열부터 마련해야 합니다.
- Preprocess의 Open file…에서 자신의 CSV를 열고 Relation·Instances·Attributes가 예상과 맞는지 봅니다.
- Attributes에서 각 열의 이름과 값의 종류를 확인합니다.
- Class 상자에서 예측하려는 결과 열을 선택합니다.
분류 모델을 실행하고 결과표 읽기
Classify 탭의 Choose를 누르면 분류기를 고를 수 있습니다. 처음에는 trees 아래의 J48처럼 결과를 살펴보기 쉬운 분류기를 선택해 보세요. Test options의 Cross-validation을 선택하고 Folds 값을 확인한 뒤 Start를 누르면 오른쪽 Classifier output에 결과가 나옵니다.
Correctly Classified Instances는 선택한 검증 방식에서 맞힌 행의 수와 비율을 나타냅니다. Confusion Matrix는 실제 범주와 예측 범주가 어디에서 엇갈렸는지 보여 줍니다. 숫자가 높더라도 자료가 너무 적거나 특정 범주에 치우쳐 있다면 그 수치만으로 새 자료의 성능을 단정할 수는 없습니다.
- Classify에서 Choose를 눌러 trees의 J48을 선택합니다.
- Test options에서 Cross-validation과 Fold 수를 확인합니다.
- Start를 누르고 결과 목록의 실행 항목을 선택합니다.
- Classifier output의 맞힌 비율과 Confusion Matrix를 함께 읽습니다.
결과를 해석할 때 확인할 점
교차 검증은 자료를 여러 부분으로 나누어 번갈아 평가하는 방법입니다. 열이 누락되거나 한 범주가 거의 없는 자료에서는 분류 결과를 해석하기 어렵습니다. 특히 원래 정답을 직접 알려 주는 열이 입력에 섞여 있으면 숫자가 비정상적으로 좋아질 수 있으므로 분석 목적과 입력 열을 다시 확인하세요.
같은 CSV라도 Class 선택, 분류기와 Test options가 달라지면 결과가 바뀝니다. 비교할 때는 이 세 조건을 적어 두어야 합니다. 실제 의사결정에 쓰려면 별도 검증 자료와 분야 지식도 필요하며, Weka 화면의 한 번의 정확도 출력은 그 작업의 출발점입니다.
작은 CSV 예제로 실행 순서 확인하기
처음부터 실제 업무 자료를 넣기 부담스럽다면 이름을 가린 연습용 표로 버튼의 순서를 확인해 보세요. 각 행이 하나의 관측값이고, 앞쪽 열에는 길이·무게 같은 입력값, 마지막 열에는 두 범주 중 실제 결과가 들어 있는 CSV라면 분류 실험의 구조를 이해하기 쉽습니다. 첫 행에는 열 이름을 넣고, 행마다 같은 수의 값을 기록하세요. 개인정보나 회사 내부 자료를 공개 예제처럼 외부에 올릴 필요는 없습니다. 이 작업은 로컬 Explorer에서 파일을 여는 절차입니다.
Preprocess에서 파일을 연 뒤 Instances가 예상한 행 수인지 보고, Attributes 목록에 결과 열이 따로 표시되는지 확인합니다. Class 상자에서 그 결과 열을 지정하고 Classify로 이동하세요. J48과 Cross-validation을 선택해 Start를 누른 다음, Classifier output에 출력된 자료 수와 검증 설정이 방금 선택한 값과 같은지 먼저 읽습니다. 그다음 Correctly Classified Instances와 Confusion Matrix를 봐야 숫자가 어느 자료에서 나온 것인지 놓치지 않습니다.
예를 들어 전체 정확도가 높아도 한 범주를 거의 모두 틀렸다면 혼동 행렬의 해당 행에서 차이가 드러납니다. 소수 범주를 찾는 것이 목적이라면 전체 정확도만으로 모델을 고르지 마세요. 데이터의 각 범주가 몇 행인지 먼저 살피고, 원래 비율이 크게 치우친 자료에서는 추가 평가 방법을 검토해야 합니다. 이 예시는 버튼을 익히는 순서이며 특정 자료에서 J48이 가장 좋은 분류기라는 뜻은 아닙니다.
CSV가 열리지 않거나 분류 버튼이 작동하지 않을 때
CSV를 열었는데 열 하나에 내용이 몰렸다면 구분자를 확인하세요. 원본 파일을 표 편집기에서 열어 쉼표 구분과 첫 행의 열 이름이 일정한지 살핀 뒤 다시 저장해 보세요. Weka의 공식 안내도 CSV 가져오기는 자료의 속성 유형에 따라 추가 구성이 필요할 수 있다고 설명합니다.
Classify 탭에서 사용할 분류기를 고를 수 없다면 Preprocess에서 자료가 실제로 로드됐는지, Class 열이 지정됐는지 먼저 확인합니다. 범주를 맞히는 작업이라면 결과 열의 값이 범주로 해석되는지도 살펴보세요. 행 수가 적거나 범주가 한쪽에 몰린 경우에는 10-fold 검증을 고집하지 말고 자료와 검증 설정을 다시 맞춰야 합니다.
다른 운영체제에서는 어디서 받나요?
공식 Weka 위키는 Windows ARM64, macOS Intel·ARM, Linux용 파일을 각각 안내합니다. 이 글의 버튼은 Windows x64 안정판 한 파일을 가리킵니다. 다른 시스템이라면 위키의 같은 안정판 구역에서 자기 기기에 맞는 배포를 선택하세요.
3.9 개발판은 실험 기능을 써야 할 때 따로 고려할 수 있지만, 이 글의 설치 순서와 파일명은 3.8.7 안정판을 기준으로 했습니다.
첫 분석을 마친 뒤
결과표가 나오면 맞힌 비율 하나만 기록하지 말고 분류 기준 열, 입력 자료, 교차 검증 설정을 같이 남겨 두세요. 다음 자료에서 같은 결과가 나오는지 확인하는 과정이 있어야 모델이 어디까지 쓸 만한지 알 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Weka는 무료인가요?
네. 와이카토대학교의 공식 위키에서 Weka 3.8.7 안정판을 무료로 받을 수 있습니다.
Windows에서 Java를 따로 설치해야 하나요?
여기서 고른 3.8.7 Windows x64 파일에는 Bellsoft OpenJDK 25가 포함됩니다. 다른 패키지에는 조건이 다를 수 있습니다.
CSV도 바로 열 수 있나요?
Explorer의 Preprocess 탭에서 Open file…로 CSV를 선택할 수 있습니다. 구분자나 열 형식이 잘못 읽히면 파일 구성을 확인하세요.
정답 열이 없어도 분류 정확도를 볼 수 있나요?
아니요. 정확도를 비교하려면 실제 결과가 적힌 Class 열이 필요합니다. 정답 없이 비슷한 행을 묶으려면 군집화 작업을 검토하세요.
결과에 95%가 나오면 실제 새 자료도 95% 맞히나요?
그 숫자는 현재 자료와 선택한 검증 방식의 결과입니다. 다른 자료에서의 성능은 별도로 확인해야 합니다.
CSV 분류 결과를 확인했다면
Weka 3.8.7 안정판에서는 CSV를 Preprocess에 열고 Class 열을 정한 뒤 Classify에서 분류기를 실행할 수 있습니다. 결과가 나온 다음에는 맞힌 비율과 혼동 행렬을 같이 읽고, 자료와 검증 조건을 기록해 두세요.
Windows x64 사용자라면 공식 안정판 파일을 선택해 첫 분석을 시작할 수 있습니다. 다른 운영체제는 와이카토대학교 위키의 해당 배포를 확인하면 됩니다.
공식 자료와 확인일
Weka 공식 위키: 내려받기와 설치 · Weka SourceForge 공식 3.8.7 파일 목록 · 와이카토대학교 Weka Explorer 화면 안내 · 와이카토대학교 acceleratedWEKA 시작 안내 · Weka Explorer 공식 사용 설명서 | 2026-10-18T02:27:26.436623+00:00
Weka 3.8.7 Windows 설치 파일과 CSV 분류 방법 보기
