功能丰富的WEKA是做数据挖掘时比较常用的工具。是它的experiment 模块，挺适合跑批量实验的。中文资料不多，找到一个还不错的中文教程，讲得挺清楚，尤其是参数设置那块，贴心。
界面是比较老派那种，但逻辑还算清晰，适合新手慢慢摸索。教程里一步一步带你配置实验，比如怎么加多个数据集，怎么切换算法，还有怎么批量导出结果，细节都照顾到了。
用过 sklearn 的话，你会发现 WEKA 的流程更像是图形界面版的 pipeline，点点就能跑模型，适合不想写太多代码但又想看效果的场景。
有一点小建议：跑完实验记得保存下设置，WEKA 有时候容易忘了你改过什么。还有就是路径别用中文，容易出错。
如果你是做机器学习教学或者需要做模型对比测试的场景，可以试试这个教程，蛮省事的。哦对了，感兴趣可以顺手看看这些：
WEKA: 数据挖掘利器 和 WEKA 软件简介 - 数据挖掘工具 WEKA 概述，内容也比较靠谱。