Alma Mater Studiorum – Università di Bologna

Presentazione sul tema: "Alma Mater Studiorum – Università di Bologna"— Transcript della presentazione:

1 Alma Mater Studiorum – Università di Bologna
WEKA Data Mining System Sistemi Informativi a supporto delle Decisioni LS - Prof. Marco Patella Presentazione di: Fabio Bertozzi, Giacomo Carli

2 WEKA: the bird Gallirallus australis (Sparrman, 1786)
Uccello nativo della Nuova Zelanda Altezza: 50 cm Peso: 1 Kg Onnivoro In via di estinzione Maschio e femmina si occupano della prole Secondo una leggenda neozelandase rubano oggetti luccicanti e sacchi di zucchero

3 WEKA: Introduzione Software di machine learning e data mining
Università di Waikato (Nuova Zelanda) Scritto in Java Licenza GNU Main features: Interfaccia grafica Set di tool per data pre-processing, Possibilità di utilizzare numerosi algoritmi di clustering, per alberi decisionali DT, di ricerca di regole associative AR Indici di valutazione sulla “bontà” dell’algoritmo

4 WEKA: apertura del software
1 2 3

5 Database in input Nome della relazione @relation bank
@attribute age numeric @attribute sex {FEMALE,MALE} @attribute region {INNER_CITY,TOWN,RURAL,SUBURBAN} @attribute income numeric @attribute married {NO,YES} @attribute children {0,1,2,3} @attribute car {NO,YES} @attribute save_act {NO,YES} @attribute current_act {NO,YES} @attribute mortgage {NO,YES} @attribute pep {YES,NO} @data 40,MALE,TOWN, ,YES,3,YES,NO,YES,YES,NO 51,FEMALE,INNER_CITY, ,YES,0,YES,YES,YES,NO,NO 23,FEMALE,TOWN, ,YES,3,NO,NO,YES,NO,NO 57,FEMALE,RURAL, ,YES,0,NO,YES,NO,NO,NO 57,FEMALE,TOWN, ,YES,2,NO,YES,YES,NO,YES 22,MALE,RURAL, ,NO,0,NO,NO,YES,NO,YES 58,MALE,TOWN, ,YES,0,YES,YES,YES,NO,NO 37,FEMALE,SUBURBAN, ,YES,2,YES,NO,NO,NO,NO Lista degli attributi e loro tipologia Ricerca di una soluzione che permetta di utilizzare fonti differenti Attributo nominale Attributo numerico Scelte: Formato file semplice e intelleggibile Struttura piatta del database Area dati con enumerazione delle tuple Necessità di preprocessing dei dati

6 Explorer: pre-processing dei dati
ARFF Formati aperti CSV C4.5 binary letti da un URL database SQL usando JDBC Rappresentazioni grafiche Funzioni Presentazione dei dati all’utente Conteggio tuple Distribuzione dei valori degli attributi Analisi cross-attributo Pre-Processing: i tool di preprocessing di Weka sono chiamati “Filters” discretizzazione normalizzazione Selezione, trasformazione e combinazione degli attributi

7 Explorer: i “classifiers”
modelli per predire attributi numerici e nominali Esempio: Decision Trees Algoritmi tradizionali Metodo: User Classifier J48 è l’implementazione di Weka dell’algoritmo C4.5, creato da Ross Quinlan dell’Università di Sydney. L’algoritmo genera un decision tree. Ogni passo di split dell’albero è svolto dall’utente che seleziona un cluster tramite una rappresentazione bidimensionale dei dati Limiti: Metodo di selezione degli attributi in base all’IG Possibilità di utilizzare un Training Set con dati mancanti Possibilità di utilizzare attributi con valori numerici continui Buona conoscenza del dominio Struttura semplice dei dati, Cluster facilimente riconoscibili Non c’è necessità di discretizzare

8 Explorer: clustering data
WEKA può eseguire numerosi algoritmi di clustering: k-Means, Clustering basato sulla densità … Visualizzazione dei cluster ottenuti con comparazione su vari attributi Possibilità di eseguire misure di bontà sui risultati degli algoritmi

9 Explorer: ricerca di regole associative
WEKA contiene un’implementazione dell’algoritmo Apriori nella scheda “Associate”: Lavora su dati discreti Ricerca le regole che eccedono il supporto minimo e hanno confidenza superiore al valore prestabilito Identifica le relazioni tra attributi e gruppi di attributi

10 Explorer: attribute selection
Strumento utile per ricercare quali sono gli attributi (o subset di attributi) maggiormente predittivi Il metodo di selezione è articolato in due parti: Search method: best-first, forward selection, random, exhaustive, genetic algorithm, ranking Evaluation method: Correlazione Information gain Test chi-quadro … WEKA consente combinazioni (abbastanza) libere dei metodi Esempio semplice: Ordina gli attributi in base all’IG Search method: ranking Evaluation Method: Information Gain

11 Explorer: data visualization
Semplice funzione che permette di analizzare in maniera visiva i dati WEKA visualizza singoli attributi in un grafico 1-D e coppie di attributi 2-D Limite: mancanza di visualizzazione 3-D che viene risolta introducendo in un grafico 2-D diversi colori Parametri di visualizzazione: I valori delle classi sono rappresentati con diversi colori L’opzione “Jitter” permettere di visualizzare i punti nascosti per gli attributi nominali Funzioni di zoom, dimensionamento dei grafici e dei punti rappresentati

12 WEKA: Experimenter L’Experimenter permette di comparare diversi modelli di apprendimento Adatto per problemi di regressione e classificazione I risultati possono essere trasveriti in un database Metodi di valutazione: Cross-validazione Curva di apprendimento I metodi di valutazione possono essere reiterati per diverse configurazioni dei parametri dei modelli di apprendimento

13 classificate correttamente
Analisi dei risultati Export dei risultati in: ARFF file CSV file (Comma Separated Values) JDBC database Importato in Excel Analisi statistica dei dati Scheda Analyse di WEKA : Matrice di analisi sui diversi run modelli di apprendimento Notazioni: v: risultato statisticamente migliore rispetto allo schema base *: risultato statisticamente peggiore rispetto allo schema base Vettore (xx/yy/zz): indica su quanti dataset lo schema è stato migliore/equivalente/peggiore rispetto allo schema base % di istanze classificate correttamente dataset analizzati

14 Analisi dei risultati: Cross Validazione
Algoritmo Il dataset è diviso in k subset. Ogni subset è diviso in training set e test set For i:=1 to k Definisci una funzione che predice i dati testa la funzione sui K-1 dataset precedenti come test set Calcolo del Mean Absolute Error Computa l’errore medio su tutti i k subset Funzione con rumore Vantaggio: utilizzando tanti subset, il metodo è poco influenzato da come sono suddivisi i dati. All’aumentare di K si ottiene una maggiore precisione della previsione Svantaggio: l’algoritmo deve iterare k volte per svolgere una valutazione Funzione senza rumore

15 WEKA: Knowledge Flow Interfaccia grafica innovativa che rappresenta un flusso informativo Basato sulla piattaforma Java Beans DB sorgenti, classifiers, etc. sono beans e possono essere connessi graficamente I Layout ottenuti possono essere salvati Cambiando le impostazioni del datasource, si può eseguire lo stesso flusso su diversi dataset Esempio di un tipico flusso di dati: data source filter classifier evaluator

16 Grazie per l’attenzione!
WEKA: the bird Grazie per l’attenzione!