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7/22/2019 Manual-Weka.pdf

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WEKA

INTERFACE! Simple CLI: Entornoconsola para invocardirectamente con java a los

paquetes de weka.! Explorer: Entorno visualque ofrece una interfaz grficapara el uso de los paquetes.

! Experimenter: Entorno centrado en la automatizacin detareas de manera que se facilite la realizacin de experimentos agran escala.

! KnowledgeFlow: Permite generar proyectos de minera dedatos mediante la generacin de flujos de informacin.


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Explorertiene 6 entornos de ejecucin:

! Preprocess: Incluye las herramientas y filtros para cargar ymanipular los datos

! Classification: Acceso a las tcnicas de clasificacin yregresin! Cluster: Integra varios mtodos de agrupamiento!Associate: Incluye una pocas tcnicas de reglas de asociacin! Select Attributes: Permite aplicar diversas tcnicas para lareduccin del nmero de atributos

! Visualize: En este apartado podemos estudiar elcomportamiento de los datos mediante tcnicas de Visualizacin.

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Entorno Visual Explorer


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Ejemplo de carga de datos

Cargar DatosSoportaficheros enformato ARFF,CSV, Excel yconexin jdbccon BDs.


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! Bayes. Mtodos basados en paradigma del aprendizaje Bayes! Funciones. Mtodos matemticos: Redes neuronales,regresiones, SVM..

! Lazy. Mtodos que utilizan el paradigma de aprendizajeperezoso.! Meta. Mtodos que permiten combinar diferentes mtodos deaprendizaje.

! Trees. Mtodos que aprenden mediante la generacin derboles de decisin.

! Rules. Mtodos que aprenden modelos que se puedenexpresar como reglas.

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Classification: Tcnicas de clasificacin y regresin


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Ejemplo de aplicacin de una tcnica de clasificacin

Formas decomprobarresultados (test): Solo entrenar Usar unconjunto de testespecfico k-cfv Particindeterminada


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Ejemplo de un rbol obtenido con el mtodo J48 (C4.5)


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Explorer Visualize

! Visualizacinde DatosAtributos vs.Atributos Detalle

Botnderecho


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Ejemplo de aplicacin C4.5 usando KnowledgeFlow


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Ejemplo de aplicacin C4.5 desde lnea de comandos

cd Directorio-wekajava -classpath weka.jar weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2 -t ficheroentrada.arff> ficherosalida.txt

! Ejecucin desde la lnea de comandos con un bat

!Ventajas:! No es necesario usar Explorer ni el complicado KnowledgeFlow! La experimentacin es ms rpida una vez conocida la formade llamar a los distintos mtodos.

! Los resultados se copian directamente en ficheros de texto


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Ejemplo de aplicacin de una tcnica de reglas de asociacin


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! NaiveBayes: Clasificador discriminador bayes standard! Id3: Divide y Vencers bsico para rboles de decisin! J48: C4.5! RandomForest: Construye un Bosque Aleatorio! JRip: Algoritmo RIPPER! M5Rules: Construye reglas M5 desde rboles! LinearRegression: Regresin linear standard! MultilayerPerceptron: Red neuronal de retropropagacin! RBFNetwork: Red de funcin radio base! SMO: Clasificacin basada en vectores de soporte!

Ibk: k vecinos ms cercano

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Clasificacin: Algoritmos ms conocidos


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! Clustering! CobWeb: Algoritmo CobWeb! SimpleKMeans: Algoritmo k-Medias

! Reglas de asociacin!Apriori: Algoritmo Apriori! PredictiveApriori: A priori con orden segn acierto predictivo.

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Algoritmos ms conocidos

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