Introducción a weka
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Introducción a Weka
Colección de algoritmos y herramientas de machine learning para minería de datos.
Christian Fernando Ariza Porrashttp://[email protected]@cronosnull
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Descarga:
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html
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Interfaz de usuario
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Explorer
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Experimenter
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Knowledge Flow
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Command Line Interface
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CLASIFICACIÓN DE TEXTOEjemplo práctico
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Cargar los datos
• Antes de poder entrenar el clasificado necesitamos llevar los datos a un formato adecuado.
• Utilizamos la pestaña preprocess de la interfaz experimenter.
• Weka admite formatos y fuentes variadas.
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Importar un directorio
• Cada subdirectorio corresponde a una categoría.
• Cada archivo corresponde a una instancia.
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Importar un directorio
• Cada subdirectorio corresponde a una categoría.
• Cada archivo corresponde a una instancia.
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Transformar los datos
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Transformar los datos: Filtros
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Transformar los datos: Filtros
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Transformar los datos: Filtros
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Entrenar y validar un clasificador
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Entrenar y validar un clasificador
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Cross Validation
• Técnica para estimar el desempeño de un predictor en un data set independiente.
Imagen tomada de: http://chrisjmccormick.wordpress.com/2013/07/31/k-fold-cross-validation-with-matlab-code/
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Precision y Recall
• True positive (TP)• False positive (FP)• True Negative (TN)• False Negative (FN)
• Precision: TP/(TP+FP)
• Recall: TP/(TP+FN)
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Usar el modelo entrenado en una aplicación externa.