• Лицензия GPL.
• Портативность благодаря реализации на Java.
• Всеобъемлющий сбор данных для предварительной обработки и моделирования.
• Простота использования благодаря своему графическому интерфейсу.

Пользовательские интерфейсы Weka

• Панель предварительной обработки имеет средства импорта данных из базы данных в файл CSV, а также предварительную обработку этих данных при помощи так называемого алгоритма фильтрации. Эти фильтры могут быть использованы для преобразования данных (например, числовых атрибутов в дискретные) и сделать это возможно удалением экземпляров и атрибутов в соответствии с определёнными критериями.
• Панель оценивания позволяет применять алгоритмы классификации и регрессии для результирующего набора данных, чтобы оценить точность полученной предикативной модели и визуализировать ошибочные предикации, кривые ROC и т.д.,
• Панель ассоциаций обеспечивает доступ к ассоциативным правилам учащихся, которые пытаются определить все важные взаимосвязи между атрибутами в данными.
• Панель кластеров даёт доступ к технологиям кластеризации Weka, например к простому методу k-средних. Существует также реализация EM-алгоритма для изучения смеси нормальных распределений.
• Выбор атрибутов панели обеспечивает выявление наиболее прогнозируемых атрибутов в наборе данных.
• Панель визуализации отображает матрицу диаграмм рассеяния, в которой отдельные диаграммы рассеяния можно выбрать для дальнейшего анализа с использованием различных операторов выбора.