WEKA Roteiro Introduo Conceitos Exemplos prticos Chamada ao

WEKA

Roteiro Introdução Conceitos Exemplos práticos Chamada ao aplicativo

WEKA Universidade de Waikato - Nova Zelândia Waikato Environment for Knowledge Analysis Coleção de algoritmos de aprendizagem de máquina para resolução de problemas de Data Mining Implementado em Java Open source software http: //www. cs. waikato. ac. nz/ml/weka/

Métodos de aprendizagem suportados decision tree inducers rule learners naive Bayes decision tables locally weighted regression support vector machines instance-based learners logistic regression multilayer perceptrons

Origem dos Dados Arquivo local no formato. arff Arquivo em URL no formato. arff Tabelas de Banco de Dados via JDBC

Preparando os dados O weka lê os dados no formato. arff • Uma lista de todas as instâncias, onde o valor dos atributos são separados por vírgula mais um cabeçalho Ex(weather. arff): @relation weather %Nome do arquivo @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature real %Atributo e tipo @attribute humidity real @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data %Início dos dados sunny, 85, FALSE, no overcast, 83, 86, FALSE, yes

Weka: Aprendizado de árvores de decisão Dados do tempo Algoritmo weka. classifier. j 48. J 48

Aprendizado de árvores de decisão J 48 pruned tree ---------outlook = sunny | humidity <= 75: yes (2. 0) | humidity > 75: no (3. 0) outlook = overcast: yes (4. 0) outlook = rainy | windy = TRUE: no (2. 0) | windy = FALSE: yes (3. 0) Number of Leaves Size of the tree : : 5 8

Gerando regras de associação APRIORI Algoritmo para minerar regras de associação. IF umidade = normal AND vento = não THEN jogar = sim IF umidade = normal AND jogar = sim THEN vento = não IF vento = não AND jogar = sim THEN umidade = normal IF umidade = normal THEN vento = não AND jogar = sim IF vento = não THEN umidade = normal AND jogar = sim IF jogar = sim THEN vento = não AND umidade = normal IF ? THEN vento = não AND umidade = normal AND jogar = sim

Saída do algoritmo Best rules found: 1. temperature=cool humidity=normal windy=FALSE ==> play=yes conf: (1) 2. temperature=cool windy=FALSE play=yes ==> humidity=normal conf: (1) 3. outlook=overcast temperature=hot windy=FALSE ==> play=yes conf: (1) 4. temperature=cool windy=FALSE ==> humidity=normal play=yes conf: (1) 5. outlook=rainy temperature=mild windy=FALSE ==> play=yes conf: (1)

Carregando Dados a partir de Tabelas Exemplo: • Open DB • SELECT * from dim_relcoords where id_relcoords < 1000 Y Cbl. Mbl Cfl X Cbr Cfr

Carregando Dados a partir de Tabelas J 48 pruned tree ---------Y <= 0 | Y <= -17: Cbr. Mbr (313. 0/1. 0) | Y > -17: Cbr. Mbl (219. 0) Y > 0 | Y <= 17: Cbl. Mbr (204. 0) | Y > 17: Cbl. Mbl (264. 0) Number of Leaves Size of the tree : : 4 7

Carregando Dados a partir de Tabelas === Confusion Matrix === a b c d e 0 0 1 0 0 0 264 0 0 0 312 0 0 0 219 0 0 0 204 | | | <-a b c d e classified as = No = Cbl. Mbl = Cbr. Mbr = Cbr. Mbl = Cbl. Mbr