WEKA. Roteiro Introdução Conceitos Exemplos práticos Chamada ao aplicativo.

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1 WEKA

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 multilayer 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): @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,85,85,FALSE,no overcast,83,86,FALSE,yes

7 Weka: Aprendizado de árvores de decisão Dados do tempo Algoritmo weka.classifier.j48.J48 <=75 >75

8 Aprendizado de árvores de decisão J48 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 : 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.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)

11 Carregando Dados a partir de Tabelas Exemplo: Open DB SELECT * from dim_relcoords where id_relcoords < 1000 CblMbl Cbr Cfr Cfl Y X

12 Carregando Dados a partir de Tabelas J48 pruned tree ------------------ Y <= 0 | Y <= -17: CbrMbr (313.0/1.0) | Y > -17: CbrMbl (219.0) Y > 0 | Y <= 17: CblMbr (204.0) | Y > 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 <-- 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