taller weka

Introducción a árboles y selección de atributos usando

WEKA

Blanca A. Vargas [email protected]

Grupo de Sistemas de Recomendacióncenidet

Marzo 29, 2012

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Contenido

IntroducciónInterfaces

El origen

Clasificadores: árboles

Selección de atributos

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2

3

3

Introducción

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¿Qué es WEKA?

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¿Qué es WEKA?

aikato nvironment for nowledge nalysis

WWEEKKAA

Plataforma de prueba para aprendizaje automático

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NuevaZelanda

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Origen

1993 ● Inicio del proyecto – Universidad de Waikato.●Primer versión en C y TCL/TK.●Algoritmos de distintas fuentes.

1997 ●Reimplementación en Java. ●Cambio de nombre a JAWS (Java WEKA System).

1998 ● Incluía clasificadores, reglas de asociación, filtros y evaluación.

1999 ●Se le agregó selección de atributos.●Se le regresó el nombre WEKA.

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¿Qué se puede hacer con WEKA?

Pre-proceso de datos:

Soporte de distintos formatos, conectividad a base de datos y filtrado.

Clasificación:

Más de 100 métodos.

Clustering:

K-means, jerárquicos.

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¿Qué se puede hacer con WEKA?

Selección de atributos:Diversos criterios de selección y métodos de búsqueda.

Visualización:Gráficas de atributos con respecto a la clase y a otros atributos.

Visualización: Árboles, redes bayesianas y dendogramas para clustering jerárquico.

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¿Cómo puede usarse?

●Aplicar un método de aprendizaje a un conjunto de datos y analizar la salida para aprender más sobre los datos.

●Usar métodos aprendidos para generar predicciones sobre nuevas instancias.

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¿Cómo puede usarse?

●Aplicar diferentes técnicas y comparar su desempeño para elegir uno.

●Preprocesamiento y selección de atributos: transformación de atributos continuos a nominales, eliminación de atributos irrelevantes o redundantes.

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Interfaces

Exploración de datos, filtrado, clasificación,clustering y visualización.

Experimentos que involucren clasificación y regresión. Permite comparación de desempeño.

Exploración, procesamiento y visualización. El usuario determina los pasos y puede repetirse.

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Explorer: preprocess

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Clasificadores: Árboles

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Clasificadores

Algoritmo/Sistema que asigna un valor de clase a una instancia compuesta por ciertos atributos o características.

Color Tamaño Forma Claserojo mediano redonda manzanaverde chico redonda limónamarillo mediano alargada plátano

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Clasificadores

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Tabla de outlook

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Árboles

outlook

humidity windyyes

no yes yesno

sunny rainysunny

overcast

high normal true false

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Árboles

1.En la interfaz de preproceso abrir el archivo outlook.csv. Revisar que las variables sean las correctas.

2.En classifier seleccionar 'trees' y J48.

3.Seleccionar 'Use training set'.

4.Verificar que como clase, esté 'play'.

5.Oprimir 'Start' para obtener el árbol.

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Árboles

¿Cómo se construyó el árbol?

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ÁrbolesEnfoque: divide y vencerás/top-down (J. Ross Quinlan)

outlook

nononoyesyes

yesyesyesyes

yesyesnoyesno

sunnyovercast

rainy

tempera-ture

nononoyesyes

yesyesyesyes

yesyesnoyesno

hotmild

cool

http://www.rulequest.com/Personal/

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¿Cómo determinar qué atributo divide mejor al árbol?

Árboles

El mejor nodo es aquél en el que sus hojas hay solamente una clase.

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Árboles: ganancia de información

Buscamos un atributo que nos de la mayor ganancia de información para tomar una decisión.

Ganancia de información. Probabilidad de que un ejemplo del conjunto pertenezca a cierta clase.

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Árboles: entropía

Entropía. Información necesaria para clasificar un ejemplo. Se asocia a la pureza/impureza de una variable.

En un conjunto con alta entropía es más difícil predecir el valor de clase.

Entropía(S )=∑j=1

m

p j log2 p j

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Árboles: buscando el mejor nodo

Para outlook: [yes,no]

sunny: [2,3],overcast: [4,0], rainy: [3,2]

p(outlook = sunny y yes) = 2/5p(outlook = sunny y no) = 3/5

info(sunny) = -2/5 log2(2/5) – 3/5 log2(3/5) = 0.971 bits

p(outlook = overcast y yes) = 4/4p(outlook = sunny y no) = 0/4

info(overcast) = -4/4 log2(4/4) – 0 log2(0) = 0 bits

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p(outlook = rainy y yes) =3/5p(outlook = rainy y no) = 2/5

info(rainy) = -3/5 log2(3/5) – 2/5 log2(2/5) = 0.971 bits

Se calcula el promedio del valor de información tomando en cuenta el no. de instancias de cada rama:p(rainy) = 5/14, p(overcast) = 4/14, p(sunny) = 5/14

info(play|outlook) = 5/14 (0.971) + 4/14(0) + 5/14(0.971) = 0.693 bits

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Así, se calcula la ganancia de información para cada atributo y se selecciona el de mayor valor.

ya que conozco outlook, ¿cuánta información gané?ganancia(outlook) = info(play) -info(play|outlook)p(play = yes) = 9/14p(play = no) = 5/14

ganancia(outlook) = 0.940 bits - 0.693 bits = 0.247 bits

Necesito 0.247 bits menos si conozco outlook

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Árboles: buscando el mejor nodoganancia(outlook) = 0.247 bitsganancia(temperature) = 0.029 bitsganancia(humidity) = 0.152 bitsganancia(windy) = 0.048 bits

Se continúa recursivamente ahora con outlook como nodo raíz.

Idealmente el proceso termina cuando todos los nodos son puros.

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outlook

humidity windyyes

no yes yesno

sunny rainysunny

overcast

high normal true false

3 2

4

2 4

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Práctica

1.Con los datos del archivo rtoy.html, construye un archivo de tipo CSV.

2.Construye los sub-árboles para cada atributo.

3.Con base en 2, ¿cuál crees que sería el mejor atributo?

4.Obtén la ganancia de información para el atributo que crees sería el mejor.

5. Obtén el árbol en WEKA e interpreta los resultados del árbol. ¿Fué el mejor atributo el que tu creíste? ¿qué indica en términos del usuario el árbol obtenido?

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Selección de atributos

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¿Por qué selección de atributos?

Calidad de los datos – éxito algoritmos.

Problemas: información irrelevante, ruidosa.

Procesos lentos debido exceso de información poco significativa.

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Problemas aún con algoritmos como C4.5.

Selección manual: profundo conocimiento del problema y los atributos.

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Selección deatributos

Técnica muy usada - 1970 Elimina datos redundantes,

irrelevantes, ruidosos. Reconocimiento de patrones,

aprendizaje automático, minería de datos.

Categorización de textos, recuperación de imágenes, detección de intrusos y análisis del genoma.

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Beneficios Mejora del desempeño

predictivo

Reducción del tiempo de entrenamiento/proceso

Reducción de las necesidades de almacenamiento

Visualización y comprensión de los datos

¡Qué bueno que saquétodo lo que había

guardado en el auto!

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Selección de atributos: objetivo

Seleccionar el sub-conjunto más pequeño de atributos tal que no se afecte significativamente el porcentaje de clasificación y que la distribución resultante sea lo más parecida a la original.

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Selección de atributos: cuatro pasos

Generación de sub-conjuntos

Evaluación de sub-conjuntos

Criteriode

paro

Validaciónde

resultados

Conjunto original

Sub-conjunto

NoSi

Medida de bondad del sub-conjunto

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1. Generación de sub-conjuntos: búsquedaCada estado en el espacio define un sub-conjunto candidato.

Dirección de la búsqueda: forward y backward

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1. Generación de sub-conjuntos: búsqueda

Búsqueda exhaustiva - impráctica

Búsqueda greedy haciendo un cambio en cada estado (agregando o borrando un atributo http://en.wikipedia.org/wiki/Greedy_algorithm

Otros esquemas:Best-first, beam search

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2. Evaluación de sub-conjuntosCada candidato es evaluado y comparado con el mejor de acuerdo a cierto criterio de evaluación.

Filtro:● Independiente● Características de los datos

Envoltura:● Dependiente del algoritmo.

● Se usa la evaluación del ● algoritmo de aprendizaje.● Costo computacional alto

como el C4.5

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Filtros: rankeoMedidas de distancia, de información. Ejemplos:

Ganancia de información.

Basado en instancias. Se muestrea aleatoriamente una instancia, se ubica a los vecinos cercanos (misma clase y opuesta).

a b c d f g consa b c d f e cons

a b c d f g consa b c d f e vocal

Irrelevante, se decrementasu score.

Relevante, se incrementasu score.

Se seleccionan los atributos con pesos positivos

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Filtros: sub-conjuntosMedidas de dependencia y de consistencia. Ejemplos:

Correlación

Consistencia

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3. Criterio de paro

Determina cuándo el proceso de selección debe parar.

Búsquedacompleta

Límite:No. de atributosNo. iteraciones

Se selecciona unsub-conjunto bueno

No hay mejoraal agregar o eliminar un atributo

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4. Validación de resultados

Probar con los datos/algoritmos de la aplicación de tu interés

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Actividades 1

1.Selecciona atributos usando CfsSubsetEval y búsqueda GreedyStepwise. Evalúa con 'use full training set' y con 'cross-validation'.

2.Interpreta los resultados: ¿son los mismos atributos significativos?¿Por qué?

3.Selecciona atributos usando Relief.

4.Interpreta los resultados. ¿Cuál es la diferencia en la salida con respecto a CfsSubsetEval?

Aplica la selección de atributos usando CfsSubsetEval. Datos: car, adult y mushroom

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Actividades 2

1.Selecciona atributos con WrapperSubsetEval, J48 y GreedyStepwise. Evalúa con el conjunto completo y cross-validation.

2.Interpreta los resultados. Compara con los resultados del ejercicio anterior.

3.Selecciona atributos con un filtro para atributos individuales, elimina los atributos. Corre un árbol J48 con el archivo resultante.

4.Repite pero ahora haz el proceso con J48. ¿Son los mismos atributos? ¿Con cuál conjunto es mejor la evaluación?

Aplica la selección de atributos usando WrapperSubsetEval Datos:

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Referencias

[Bouckaert et al., 2010] Bouckaert, R. R., Frank, E., Hall, M. A., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., andWitten, I. H. (2010). WEKA–experiences with a java open-source project. Journal of Machine Learning Research, 11:2533– 2541.

[Hall et al., 2009] Hall, M., Frank, E., Holmes, G., Pfahringer, B., Reutemann, P., and Witten, I. H. (2009). The WEKA data mining software: an update. SIGKDD Explorations Newsletter, 11:10–18.

[Witten et al., 2011] Witten, I., Frank, E., and Hall, M. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann series in data management systems. Elsevier Science & Technology

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Referencias

[Hall and Holmes, 2003] Hall, M. A. and Holmes, G. (2003). Benchmarking attribute selection techniques for discrete class data mining. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15(6):1437–1447.

[Liu and Yu, 2005] Liu, H. and Yu, L. (2005). Toward integrating feature selection algorithms for classification and clustering. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17:491–502

[Guyon and ElisseeU, 2003] Guyon, I. and ElisseeU, A. (2003). An introduction to variable and feature selection. Journal of Machine Learning Research, 3:1157– 1182..

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Mapa Nueva Zelandahttp://www.flickr.com/photos/duncan/478984969/in/photostream/Wekashttp://www.flickr.com/photos/61897811@N00/367600536/Acumuladohttp://www.flickr.com/photos/99796131@N00/347158515/Botellashttp://www.flickr.com/photos/96547648@N00/237795761/Expertoshttp://www.flickr.com/photos/35034348187@N01/35555985/Carrerahttp://www.flickr.com/photos/97449017@N00/289473278/Ollashttp://www.flickr.com/photos/12519225@N03/2263693205/

Imágenes

http://www.flickr.com/photos/duncan/478984969/in/photostream/

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