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WEKA

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WEKA Jacques Robin Jo o Batista Marcelino Pereira junho/2001 Roteiro Introdu o Conceitos Exemplos pr ticos Chamada ao aplicativo WEKA Universidade de Waikato ... – PowerPoint PPT presentation

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Transcript and Presenter's Notes

Title: WEKA


1
WEKA
  • Jacques Robin
  • João Batista
  • Marcelino Pereira

junho/2001
2
Roteiro
  • Introdução
  • Conceitos
  • Exemplos práticos
  • Chamada ao aplicativo

3
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/

4
Métodos de aprendizagem suportados
  • decision tree inducers
  • rule learners
  • naive Bayes
  • decision tables
  • locally weighted regression
  • support vector machines
  • instance-based learners
  • logistic regression
  • voted perceptrons

5
Origem dos Dados
  • Arquivo local no formato .arff
  • Arquivo em URL no formato .arff
  • Tabelas de Banco de Dados via JDBC

6
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)
  • _at_relation weather Nome do arquivo
  • _at_attribute outlook sunny, overcast, rainy
  • _at_attribute temperature real Atributo e tipo
  • _at_attribute humidity real
  • _at_attribute windy TRUE, FALSE
  • _at_attribute play yes, no
  • _at_data Início dos dados
  • sunny,85,85,FALSE,no
  • overcast,83,86,FALSE,yes

7
Weka Aprendizado de árvores de decisão
  • Dados do tempo
  • Algoritmo weka.classifier.j48.J48

8
Aprendizado de árvores de decisão
  • J48 pruned tree
  • ------------------
  • outlook sunny
  • humidity lt 75 yes (2.0)
  • humidity gt 75 no (3.0)
  • outlook overcast yes (4.0)
  • outlook rainy
  • windy TRUE no (2.0)
  • windy FALSE yes (3.0)
  • Number of Leaves 5
  • Size of the tree 8

9
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

10
Saída do algoritmo
  • Best rules found
  • 1.temperaturecool humiditynormal windyFALSE
  • gt playyes conf(1)
  • 2. temperaturecool windyFALSE playyes
  • gt humiditynormal conf(1)
  • 3. outlookovercast temperaturehot windyFALSE
    gt playyes conf(1)
  • 4. temperaturecool windyFALSE
  • gt humiditynormal playyes conf(1)
  • 5. outlookrainy temperaturemild windyFALSE
    gt playyes conf(1)

11
Carregando Dados a partir de Tabelas
  • Exemplo
  • Open DB
  • SELECT from dim_relcoords where id_relcoords lt
    1000

Y
CblMbl
Cfl
X
Cfr
Cbr
12
Carregando Dados a partir de Tabelas
  • J48 pruned tree
  • ------------------
  • Y lt 0
  • Y lt -17 CbrMbr (313.0/1.0)
  • Y gt -17 CbrMbl (219.0)
  • Y gt 0
  • Y lt 17 CblMbr (204.0)
  • Y gt 17 CblMbl (264.0)
  • Number of Leaves 4
  • Size of the tree 7

13
Carregando Dados a partir de Tabelas
  • Confusion Matrix
  • a b c d e lt-- classified as
  • 0 0 1 0 0 a No
  • 0 264 0 0 0 b CblMbl
  • 0 0 312 0 0 c CbrMbr
  • 0 0 0 219 0 d CbrMbl
  • 0 0 0 0 204 e CblMbr

14
Instalando o software
  • 1. Crie um deretório weka dentro de c\temp
  • c\temp\weka
  • 2.Copiando os arquivos
  • http//www.cin.ufpe.br/robocup/weka
  • weka.jar
  • weka.bat
  • sql_driver.jar
  • 3.Certifique-se de que os dados foram salvos no
    formato correto.

15
Executando o software
  • Inicialize o ambiente jdk 1.3
  • menu programs\Linguagens\Java\JDK1.3
  • Entre no diretório weka que você criou
  • c\temp\weka
  • Execute o script
  • Weka.bat
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