Marcelino-Trabalho4 Mineração de dados

RELATÓRIO TÉCNICO
DISCIPLINA: MINERAÇÃO DE DADOS – PPGCA – fase 3 / 2016
Prof. Celso Kaestner
Aluno: Marcelino Ulica Abel.
1. Objetivo:
Este relatório tem como objetivo, descrever o resultado dos experimentos, do 4º trabalho da
disciplina de Mineração de Dados, nos conceitos de classificação por instâncias e por
probabilidades, r​ epresentados pelos classificadores Naïve-Bayes e kNN sobre a base Breast
Cancer Wisconsin.
2. Conjunto de Dados
A avaliação foi feita usando um conjunto de dados disponível na ​UCI ​(​Machine Learning
Repository​)​, bastante usado nas comunidades de aprendizado de máquina, mineração de
dados e reconhecimento de padrões.
Dataset
Número de
Instância
Breast Cancer Wisconsin.
​569
Número de
atributos
32
Tipo De Dados
Nominal
2. Avaliação dos Experimentos
Naive Bayes -Classifiers
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O conceito bayesiano fornece uma abordagem de probabilidades para a
aprendizagem.
Baseia-se na suposição de que as qualidade de interesses são estabelecidas ou
projetadas mediante uma distribuição de probabilidades.
Como se não bastasse fornece o algoritmo de aprendizagem que executa as
probabilidades como bem outros algoritmos que não manipulam as probabilidades
detalhadamente.
Ou seja podemos encontrar vários conceitos ligados neste indutor.
Usando a ferramenta Weka, obteve-se os seguintes resultados:
Usando as configurações padrão do algoritmo no weka.
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Uma representação informativa de como os atributos estão representados, “nominal”
e um modelo de validação cruzada “10-pastas” “​treinamento, teste e validação”.
Acurácia para cada Classe e acerto geral
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Com base nas probabilidade das duas classes de acontecerem, o classificador teve
o resultado de ​71,6783​% de acerto e de 28,3217% como margem de erro.
KNN (​ ​k-Nearest Neighbour algorithm​) ​é um simples classificador, onde seu aprendizado é
baseado nas instâncias, ou seja ele não constrói um modelo matemático.
Nesta primeira avaliação usando K= 1 (configuração padrão do weka) , teve-se os seguintes
resultados:
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Fazendo alteração apenas do K vizinhos mais próximos, rodamos o algoritmo por
duas vezes usando k=6, k=10. fez-se ainda o experimento com valor maior que 10,
mais influencia muito no resultado.
Resultado usando k= 6
Resultado usando k= 10
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Após executar o classificador e os parâmetros citados, é notado um índice de acerto
inferior, se comparar com outros classificadores como Redes neurais, apresentado
uma taxa de acerto melhor que do KNN e Naives Baye.
Pode-se notar que ambos os classificadores estão errando bastante na classe “b”,
ou seja acertando quase 100% para classe “a”.
Portanto para este trabalho, conseguimos ver de um modo as taxas de acertos e
erros, e acurácia para cada classe.
Conclusão
Concluímos que estes dois classificadores tem um potencial para problemas
específicos, ou seja se o problema representado por ocorrências/não de exemplos
na base, o Naives Bayes seria o modelo clássico para resolver, e para problemas
simples instanciados o KNN é indutor ideal para classificar os dados.