UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO - PUNO
FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA Y SISTEMAS
ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
INFORME
TEMA:PRACTICA
CURSO:
LABORATORIO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DOCENTE:
ING. BORIS SOSA MAYDANA
PRESENTADO POR:
VELASQUEZ MAMANI WILMER COD130308
PUNO PERÚ
2016
ENTREGAR: EJERCICIO NÚMERO 1
A) Usando los ficheros:
datos_1.arff
datos_2.arff y
datos_3.arff
B) Lanzar el programa WEKA dentro de un bucle, generando árboles de decisión para cada uno de los ficheros de datos y para cada uno de los siguientes valores del parámetro de confianza para la poda;
[0.005 0.010 0.025 0.050 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30];
>> !java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_1.arff >out_dat_1.txt
>> !java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_2.arff >out_dat_2.txt
>> !java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_3.arff >out_dat_3.txt
Para datos_1.arff
Para datos_2.arff
Para datos_3.arff
>> [porcent1,porcent2]=lee_weka('out_dat_1.txt')
porcent1 = 98.8333
porcent2 = 94.1667
>> [porcent1,porcent2]=lee_weka('out_dat_2.txt')
porcent1 = 99.3333
porcent2 = 95.8333
>> [porcent1,porcent2]=lee_weka('out_dat_3.txt')
porcent1 = 98.8333
porcent2 = 97.6667
C) Almacenar los resultados de clasificaciones correctas en un experimento de validación cruzada, mostrando posteriormente los resultados en un gráfico como el que se indica a continuación, donde Xxxxx Yyyyyy Zzzzzz se corresponden con el nombre y apellidos del alumno.
>> cf=[0.005 0.010 0.025 0.050 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30];
>> for i=1:9
orden1=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_1.arff -C %f > out_dat1.txt',cf(i));
orden2=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_2.arff -C %f > out_dat2.txt',cf(i));
orden3=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_3.arff -C %f > out_dat3.txt',cf(i));
eval(orden1);
eval(orden2);
eval(orden3);
[p1(i),p2(i)]=lee_weka('out_dat1.txt');
[p3(i),p4(i)]=lee_weka('out_dat2.txt');
[p5(i),p6(i)]=lee_weka('out_dat3.txt');
end;
>> plot(p2,'r-o');
>> hold on
>> plot(p4,'g-d');
>> hold on
>> plot(p6,'b-*');
>> hold on
>> xlabel('umbral de confianza para la poda');
>> hold on
>> ylabel('resultados en validacion cruzada(%)');
>> hold on
>> legend('datos_1','datos_2','datos_3');
>> hold on
>> title('Wilmer Velasquez Mamani');
ENTREGAR: EJERCICIO NÚMERO 2
A) Crear un programa lee_weka_plus.m tomando como base el programa lee_weka.m que, además de leer los valores de porcentajes de aciertos correctos, sea capaz de leer también el tamaño del árbol de decisión (el número de nodos).Tal información se encuentra en el siguiente punto de los resultados:
Size of the tree : 8
B) Lanzar de nuevo el programa WEKA dentro de un bucle, con los mismos ficheros de datos del ejercicio anterior, pero recopilando en este caso los resultados de número de nodos del árbol. El resultado se debe nombrar en un gráfico como el que se indica a continuación, donde Xxxxx Yyyyyy Zzzzzz se corresponden con el nombre y apellidos del alumno.
La modificación se da en el siguiente código:
% busca el nodo en entero
cadena = busca_comienzo('Number of Leaves : ', file);
cadena = busca_comienzo('Size of the tree :', file);
datos = sscanf(cadena(19:length(cadena)), '%d');
porcent1 = datos(1);
el código en el matlab lo siguiente
>> cf=[0.005 0.010 0.025 0.050 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30];
>> for i=1:9
orden1=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_1.arff -C %f > out_dat1.txt',cf(i));
orden2=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_2.arff -C %f > out_dat2.txt',cf(i));
orden3=sprintf('!java weka.classifiers.trees.J48 -t data/datos_3.arff -C %f > out_dat3.txt',cf(i));
eval(orden1);
eval(orden2);
eval(orden3);
[p1(i),p2(i)]=lee_weka_plus('out_dat1.txt');
[p3(i),p4(i)]=lee_weka_plus('out_dat2.txt');
[p5(i),p6(i)]=lee_weka_plus('out_dat3.txt');
end;
>> plot(p1,'r-o');
>> hold on
>> plot(p3,'g-d');
>> hold on
>> plot(p5,'b-*');
>> xlabel('umbral de confianza para la poda');
>> hold on
>> ylabel('numero de nodos de un arbol');
>> hold on
>> legend('datos_1','datos_2','datos_3');
>> hold on
>> title('Wilmer Velasquez Mamani');
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