Carlos J. Alonso González

Departamento de Informática

Universidad de Valladolid

Weka: Waitako Environmentfor Knowledge Analysis

Introducción

Explorer

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Contenidos

Fuentes

Introducción

The Explorer

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Fuentes

El contenido de esta presentación se basa en el capítulo 10 deI. Witten, E. Frank. Data Minig: Practical Machine Learning tools and Techniques, Second Edition. Morgan Kaufmman, Elsevier. San Francisco, CA, 2005. ISBN: 0 12 088407

Sitio weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

Presentación weka.ppt (descripción de todas las interfaces gráficas de weka, por E. Franck)

Varios tutoriales, en el sitio wekaTutorial.pdf (parte II de la obra citada)

Introducción de Alex K. Seewald

Manual en español: http://metaemotion.com/diego.garcia.morate/download/weka.pdf

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Introducción

Software para el aprendizaje automático/minería de datos escrito en JAVA con licencia GNU

Principalmente investigación, educación

Complementa DATA MINIG, de Witten y Frank

Características principales Sistema integrado de herramientas de preprocesado

de datos, algoritmos de aprendizaje y métodos de evaluación de algoritmos

Interfaces gráficas

Entorno para la comparación de herramientas de aprendizaje

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Ejecución

Instalada máquina virtual java

Instalado weka

java –jar weka.jar

Aparece la ventana selector de interfaces

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Selector de interfaces

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Explorer: formato de datos ARFF

@relation heart-disease-simplified

@attribute age numeric@attribute sex { female, male}@attribute chest_pain_type { typ_angina, asympt, non_anginal,

atyp_angina}@attribute cholesterol numeric@attribute exercise_induced_angina { no, yes}@attribute class { present, not_present}

@data63,male,typ_angina,233,no,not_present67,male,asympt,286,yes,present67,male,asympt,229,yes,present38,female,non_anginal,?,no,not_present...

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Explorer: formato de datos ARFF

@relation heart-disease-simplified CABECERA

@attribute age numeric DECLARACIóN DE ATRIBUTOS@attribute sex { female, male}@attribute chest_pain_type { typ_angina, asympt, non_anginal,

atyp_angina}@attribute cholesterol numeric@attribute exercise_induced_angina { no, yes}@attribute class { present, not_present}

@data SECCIÓN DE DATOS63,male,typ_angina,233,no,not_present67,male,asympt,286,yes,present67,male,asympt,229,yes,present38,female,non_anginal,?,no,not_present...

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Explorer: preprocesado

Se pueden importar datos en varios formatos: ARFF, CSV, binarios...

Herramientas de preprocesado: filters

Filtros para: discretización, normalización, selección de atributos, resampling,...

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Datos: IRIS

Problema: determinar la clase de planta Iris: setosa, versicoulor, virginica

Descripción de instancias: 4 atributos numéricos

1. sepal longitud en cm

2. sepal anchura en cm

3. petal longitud en cm

4. petal anchura en cm

Nº de ejemplos: 150 (50 de cada clase)

Dominio muy simple

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Archivo IRIS.ARFF

@relation iris

@attribute sepallength numeric@attribute sepalwidth numeric@attribute petallength numeric@attribute petalwidth numeric@attribute class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-virginica}

@data

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa....

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Explorer: construcción de clasificadores

WEKA denomina clasificador a cualquier modelo con capacidad de predecir un valor nominal (clase discreta, clasificación) o un valor numérico (regresión)

Numerosos métodos básicos

Listas decisión, árboles decisión, reglas, PMC, SVM...

Meta-clasificadores

Baggin, boosting, stacking...

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