
Aprendizado de Máquina
com WEKA

WEKA: Ferramenta
para Aprendizado de
Máquina
O Explorer
•
Eibe Frank
•
•
Department of Computer Science,
University of Waikato, New Zealand
•
•



Classificação e
Regressão
Clustering
Regras de Associação
Seleção de Atributos
Visualização de Dados
O Experimenter
O GUI do
Knowledge Flow
Conclusões
WEKA: o pássaro
Copyright: Martin Kramer (mkramer@wxs.nl)
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WEKA: o software




Software de Aprendizado de Máquina/Data Mining
escrito em Java (distribuído sob a GNU Public License)
Usado para pesquisa, educação e aplicações
Complementa o livro “Data Mining” de Witten & Frank
Principais características:
Conjunto abrangente de ferramentas para préprocessamento de dados, algoritmos de aprendizado e
métodos de avaliação
 Interfaces gráficas (inclusive visualização de dados)
 Ambiente para comparar algoritmos de aprendizado

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WEKA: versões

Há várias versões do WEKA:
WEKA 3.0: “versão livro” compatível com o texto da
primeira edição do livro sobre Mineração de Dados
 WEKA 3.2: “versão GUI” acrescentou a interface
gráfica
 WEKA 3.4: “versão de desenvolvimento”, versão
atual com várias inovações


Estas transparências são baseadas na versão
WEKA 3.3
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WEKA aceita apenas “flat” files
(arquivos “planos”)
@relation heart-disease-simplified
@attribute age numeric
@attribute sex { female, male}
@attribute chest_pain_type { typ_angina, asympt, non_anginal, atyp_angina}
@attribute cholesterol numeric
@attribute exercise_induced_angina { no, yes}
@attribute class { present, not_present}
@data
63,male,typ_angina,233,no,not_present
67,male,asympt,286,yes,present
67,male,asympt,229,yes,present
38,female,non_anginal,?,no,not_present
...
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WEKA aceita apenas “flat” files
@relation heart-disease-simplified
@attribute age numeric
@attribute sex { female, male}
@attribute chest_pain_type { typ_angina, asympt, non_anginal, atyp_angina}
@attribute cholesterol numeric
@attribute exercise_induced_angina { no, yes}
@attribute class { present, not_present}
@data
63,male,typ_angina,233,no,not_present
67,male,asympt,286,yes,present
67,male,asympt,229,yes,present
38,female,non_anginal,?,no,not_present
...
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Explorer: pré-processamento de dados




Dados podem ser importados de um arquivo em
vários formatos: ARFF, CSV, C4.5, binário
Dados também podem ser lidos de um URL ou de
uma base de dados SQL (usando JDBC)
Ferramentas de pré-processamento no WEKA são
chamadas de “filtros”
WEKA contém filtros para:

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Discretização, normalização, amostragem, seleção
de atributo, transformação e combinação de
atributos, …
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Explorer: criando “classificadores”


Classificadores no WEKA são modelos para
predizer quantidades nominais ou numéricas
Esquemas de aprendizado implementado incluem:


Árvores de decisão e listas, classificadores
baseados em instâncias, support vector machines,
perceptrons multicamadas, regressão logística,
redes de Bayes, …
“Meta”-classificadores incluem:

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Bagging, boosting, stacking, error-correcting output
codes, locally weighted learning, …
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QuickTime™ and a TI FF (LZW) decompressor are needed t o see this picture.
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QuickTime™ and a TI FF (LZW) decompressor are needed t o see this picture.
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QuickTime™ and a TI FF (LZW) decompressor are needed t o see this picture.
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Qu i c k Ti m e™ and a TIF F (LZ W) d ec om pres s or a re ne eded to s ee th i s pi c ture.
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QuickTime™ and a TIFF (LZW) decompressor are needed to see t his picture.
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QuickTime™ and a TIFF (LZW) decompressor are needed to see t his picture.
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QuickTime™ and a TIFF (LZW) decompressor are needed to see t his picture.
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Explorer: agrupando dados


WEKA contém “clusterers” para encontrar grupos
de instâncias similares num conjunto de dados
Os métodos implementados são:



k-Means, EM, Cobweb, X-means, FarthestFirst
Clusters podem ser visualizados e comparados
com “true” clusters (se forem dados)
Avaliação baseada em loglikelihood se o método
de clustering produzir uma distribuição de
probabilidade
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Explorer: encontrando associações

WEKA contém uma implementação do algoritmo
Apriori para aprender regras de associação


Pode identificar dependências estatísticas entre
grupos de atributos:


Funciona somente com dados discretos
milk (leite), butter (manteiga)  bread (pão), eggs
(ovos) (com confidence (confiança) 0.9 e support
(cobertura) 2000)
Apriori pode encontrar todas as regras que
atingem uma cobertura mínima dada e ultrapassa
uma dada confiança
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Explorer: seleção de atributo



Painel que pode ser usado para investigar quais
(subconjuntos de) atributos são os mais previsíveis
Métodos de seleção de atributos contêm duas partes:
 Um método de busca: best-first, forward selection,
aleatória, exaustiva, algoritmo genético, ranking
 Um método de avaliação: baseado em correlação,
wrapper, ganho de informação, chi-quadrado, …
Bastante flexível: WEKA permite combinações
(quase) arbitrárias destes dois métodos
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Explorer: visualização de dados





A visualização é muito útil na prática: ex. Ajuda a
determinar a dificuldade do problema do aprendizado
O WEKA pode visualizar atributos simples (1-d) e
pares de atributos (2-d)
 To do (a ser implementado): visualização de
rotação 3-d (Xgobi-style)
Valores das classes codificados em cores
Opção de “Jitter” para tratar com atributos nominais (e
para detectar pontos de dados “escondidos”)
Função “Zoom-in”
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Fazendo experimentos
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




O Experimenter torna mais fácil comparar o
desempenho de diferentes métodos de aprendizado
Para problemas de classificação e regressão
Resultados podem ser escritos em arquivo ou base de
dados
Opções de avaliação: cross-validation, learning curve,
hold-out
Pode também fazer iteração sobre ajustes de
diferentes parâmetros
Significance-testing incorporado!
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O Knowledge Flow GUI





Nova interface gráfica do WEKA
Interface baseada no Java-Beans para ajustar e rodar
experimentos com aprendizado de máquina
Fontes de dados, classificadores etc. são beans
(entradas) e podem ser conectadas graficamente
Fluxos de dados pelos componentes: ex.,
“fonte de dado” -> “filtro” -> “classificador” ->
“avaliador”
Layouts podem ser salvos e carregados mais tarde
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Conclusão: tente você mesmo!
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WEKA está disponível em
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka
Há também uma lista de projetos baseados no
WEKA
Colaboradores do WEKA :
Abdelaziz Mahoui, Alexander K. Seewald, Ashraf M. Kibriya, Bernhard
Pfahringer , Brent Martin, Peter Flach, Eibe Frank ,Gabi Schmidberger
,Ian H. Witten , J. Lindgren, Janice Boughton, Jason Wells, Len Trigg,
Lucio de Souza Coelho, Malcolm Ware, Mark Hall ,Remco Bouckaert ,
Richard Kirkby, Shane Butler, Shane Legg, Stuart Inglis, Sylvain Roy,
Tony Voyle, Xin Xu, Yong Wang, Zhihai Wang
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