Exercício 1 Rodar o algoritmo de classificação J4.8 do Weka variando:

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1 Exercício 1 Rodar o algoritmo de classificação J4.8 do Weka variando:
o parâmetro M(2, 4, 5) para o melhor valor de M encontrado, variar os métodos de teste: cross-validation (2 valores) % split anotar o número de exemplos classificados corretamente e incorretamente em cada caso Escolher um dos arquivos: iris, viajar ou lentes

2 Exercício 2 Rodar o algoritmo de regressão (árvores) M5P do Weka variando os parâmetros R – para gerar árvore de regressão com valores numéricos nas folhas N – árvore com e sem processo de poda M – número mínimo de instâncias (4, 8) anotar para cada caso : o valor do erro médio absoluto Número de regras Usar o arquivo carros, completando as informações para gerar o arquivo auto_mpg_menor.txt, transformando antes para .arff

3 Dados Auto.mpg reduzido: 120 exemplos atributos:
número de cilindros (categórico: 3, 4, 6, 8) deslocamento (numérico) potência (numérico) peso (numérico) ano (categórico: 70.71, 72, 73, 74) aceleração (numérico) origem (categórico: 1, 2, 3) consumo (numérico)

4 Exercício 3 Rodar o algoritmo de regressão (regras) M5Rules do Weka variando os parâmetros R – para gerar regras de regressão com valores numéricos nas classes N – árvore com e sem processo de poda M – número mínimo de instâncias (4, 8) anotar para cada caso : o valor do erro médio absoluto Número de regras Usar o arquivo carros, completando as informações para gerar o arquivo auto_mpg_menor.txt, transformando antes para .arff

5 Exercício 4 Executar o algoritmo de agrupamento SimpleKMeans do WEKA,
com números diferentes de clusters (2, 3,5) Para cada um dos casos relatar os centróides encontrados para os arquivos: exemplo_clustering.arff viajar.arff

6 Exercício Executar o algoritmo Apriori do Weka, para os conjuntos de dados: carros_3V.arff viajar.arff (aplicar discretização dos dados – algoritmo Apriori só aceita atributos nominais Para cada um dos conjuntos de dados, descrever as 3 melhores regras e explicar seu significado