1 Mineração de Dados - Trabalho Final junho/julho de 2008 Selecionar um arquivo de dados entre os sugeridos no repósitório UCI ( e aplicar as tarefas de Mineração de dados, usando a ferramento WEKA ( de acordo com as recomendações a seguir. Arquivos sugeridos: Forest Fires, Car evaluation, Credit Approval, Mushruoom
Aplicar as três etapas principais da mineração de dados :pré-processamento, extração de padrões e pós-processamento, conforme a necessidade, dependendo das características do arquivo de dados. Pré-processamento: –eliminar exemplos com dados ausentes, discretizar os atributos, transformar valores (se for necessário), etc... –transformar para o formato arff
Extração de Padrões: –aplicar o algoritmo Apriori, definindo os parâmetros para obter 10 regras –aplicar um algoritmo de classificação ou regressão, conforme as características do conjunto de dados Pós-processamento: –explicar o significado das 3 melhores regras obtidas pelo Apriori –analisar o resultado do algoritmo de classificação ou regressão, com padrões do tipo: carros do ano xx e fabricante yy tem consumo abaixo de zz.
Entregar um relatório contendo: Introdução – breve descrição do que são regras de associação e como funciona o algoritmo Apriori Pré-processamento – operações realizadas nos dados, como eliminação de exemplos com dados ausentes e discretização Descrição dos dados – descrição da forma final dos dados, incluindo descrição dos atributos, valores discretizados, número de instâncias Resultados – apresentar para cada uma dos algoritmos, os parâmetros utilizados, como por exemplo, o valor de suporte mínimo, a confiança mínima, o número de ciclos. Apresentar os resultados pedidos acima no item pós-processamento.
A avaliação será feita com base nos resultados encontrados e no relatório final (50%). Data de entrega: 29/08/2008