Aprendizagem de Máquina: Classificadores J48, IBK e Naives Bayes

Aprendizagem de Máquina - Classificadores

Lanylldo AraujoProf.: Josenildo Silva

UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO – UEMAINSTITUTO FEDERAL DO MARANHÃO - IFMA

Roteiro→ Descrição dos Datasets→ Classificadores Utilizados→ Decisões de Projeto→ Acurácia do Classificador→ Taxa de Erro→ Tempo de Treinamento→ Referências

(http:/weka.wikispaces.com.org/)

Descrição dos Datasets

(http://weka.wikispaces.com/)

Dataset Instances Attributes Instances Training

Delta 48800 15 14640

Nursery 12960 9 3888

Satimage 6435 37 1930,5

Supermarket 4627 219 1388,1



Dataset Descrição Class

Delta Cadastro de informações

pessoais @attribute class {>50K, <=50K}

Nursery Admissão em escolas públicas

@attribute Class{ not_recom, recommend, very_recom, priority, spec_prior}

Satimage Tabela com valores de números reais

@attribute class {negative, positive}

Supermarket Relação de produtos por

departamento @attribute 'total' { low, high} % low < 100

Classificadores Utilizados


✔ J48 – árvore de decisão;

✔ IBK – Aprendizagem de máquina ;

✔ NaivesBayes – Teorema de bayes e probabilidade

✔ SMO - Sequential Minimal Optimization;

Resultados dos experimentosEnvolvendo os classificadores

J48 e IBK(Gráficos)





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Código Fonte


Resultados dos experimentosde Combinação de ClassificadoresJ48, IBK,SMO e Naives Bayesutilizando o Método Stacking.

(Gráficos)


Combinação de Classificadores

(http://http://weka.wikispaces.com/)

J48 IBK SMO

MetaClassifier(NB or J48)

X X X

X X



Dataset Instances Attributes Instances Training

Nursery 12960 9 3888

Supermarket 4627 219 1388,1





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Código Fonte


Referências

htmhttp://comments.gmane.org/gmane.comp.ai.weka/3316

http://http://weka.wikispaces.com/

Mitchell, T. Machine Learning. McGraw-Hill, New York, 1997.


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