数据挖掘，回归得到model，进行预测

Question

        最近有个任务，是对已有的2400多条siRNA样本进行回归得到model，然后通过用户输入的一部分参数，给出用户要想得到的参数的预测值（机器学习的回归算法），通过网上了解，用java编程完成这个任务使用weka比较好，我想将所有的样本信息存入数据库（比如mysql），然后我想让weka通过连接数据库自己取所有样本，而不必通过读取.arff文件取到样本信息，这样weka就可以得出model，然后将用户输入的一部分参数传个weka，weka通过model给出想要得的参数的预测值。    

        现在的问题是，我不知道我这思路是否正确可行，或者是我根本没理解到weka这个软件的作用（机器学习是这两天才接触到的，weka更是今晚才百度到的），回归算法是否也抓住本质？？

Answer 1

可行，可以用weka开放的API来做。如果预测值是连续实数，可以用回归模型，如果是有离散值，可以用分类模型。