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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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