Practical Data Mining. Tutorial 1: Introduction to the WEKA Explorer

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1 Practical Data Mining Tutorial 1: Introduction to the WEKA Explorer Mark Hall, Eibe Frank and Ian H. Witten May 5, 2011 c University of Waikato

2 1 Getting started This tutorial introduces the main graphical user interface for accessing WEKA s facilities, called the WEKA Explorer. We will work with WEKA 3.6 (although almost everything is the same with other versions), and we assume that it is installed on your system. Invoke WEKA from the Windows START menu (on Linux or the Mac, double-click weka.jar or weka.app). This starts up the WEKA GUI Chooser. Click the Explorer button to enter the WEKA Explorer. Just in case you are wondering about the other buttons in the GUI Chooser: Experimenter is a user interface for comparing the predictive performance of learning algorithms; Knowledge- Flow is a component-based interface that has a similar functionality as the Explorer; and Simple CLI opens a command-line interface that emulates a terminal and lets you interact with WEKA in this fashion. Este tutorial presenta la interfaz gráfica de usuario principal para acceder a las instalaciones de WEKA, llamado Explorer WEKA. Vamos a trabajar con WEKA 3.6 (aunque casi todo es lo mismo con otras versiones), y suponemos que se ha instalado en su sistema. Invocar WEKA desde el menú INICIO de Windows (en Linux o Mac, haga doble clic en weka.jar o weka.app). Esto pone en marcha el GUI Chooser WEKA. Haga clic en el Explorer botón para entrar en el WEKA Explorer. Sólo en caso de que usted se está preguntando sobre el resto de botones en la GUI Chooser: Experimenter es una interfaz de usuario para comparar el rendimiento predictivo de algoritmos de aprendizaje; KnowledgeFlow es una interfaz basada en componentes que tiene una funcionalidad similar a la de Explorer; y Simple CLI se abre un comando-línea de interfaz que emula una terminal y le permite interactuar con WEKA de esta manera. 2 The panels in the Explorer The user interface to the Explorer consists of six panels, invoked by the tabs at the top of the window. The Preprocess panel is the one that is open when the Explorer is first started. This tutorial will introduce you to two others as well: Classify and Visualize. (The remaining three panels are explained in later tutorials.) Here s a brief description of the functions that these three panels perform. La interfaz de usuario de la Explorer se compone de seis paneles, invocadas por las etiquetas en la parte superior de la ventana. El panel de Preprocess es la que está abierta cuando la Explorer por primera vez. Este tutorial le introducirá a otros dos, así: Classify y Visualize. (Los otros tres paneles se explican en tutoriales más tarde.) He aquí una breve descripción de las funciones que estos tres grupos de realizar. Preprocess is where you to load and preprocess data. Once a dataset has been loaded, the panel displays information about it. The dataset can be modified, either by editing it manually or by applying a filter, and the modified version can be saved. As an alternative to loading a pre-existing dataset, an artificial one can be created by using a generator. It is also possible to load data from a URL or from a database. Preprocess es donde puedes cargar los datos y preproceso. Una vez que un conjunto de datos se ha cargado, el panel muestra información sobre Àl. El conjunto de datos puede ser modificado, ya sea mediante la edición de forma manual o mediante la aplicación de un filtro, y la versión modificada se puede guardar. Como alternativa a la carga de un conjunto de datos pre-existentes, una artificial se pueden crear mediante el uso de un generador. También es posible cargar datos desde una URL o desde una base de datos. 1

3 Classify is where you invoke the classification methods in WEKA. Several options for the classification process can be set, and the result of the classification can be viewed. The training dataset used for classification is the one loaded (or generated) in the Preprocess panel. Classify es donde se invoca a los métodos de clasificación en WEKA. Varias opciones para el proceso de clasificación se puede establecer, y el resultado de la clasificación se puede ver. El conjunto de datos de entrenamiento utilizados para la clasificación es la carga (o generada) en el panel de Preprocess. Visualize is where you can visualize the dataset loaded in the Preprocess panel as twodimensional scatter plots. You can select the attributes for the x and y axes. Visualize es donde se puede visualizar el conjunto de datos cargados en el panel de Preprocess como diagramas de dispersión de dos dimensiones. Puede seleccionar los atributos de los x y y ejes. 3 The Preprocess panel Preprocess is the panel that opens when the WEKA Explorer is started. Preprocess es el panel que se abre cuando el Explorer WEKA se ha iniciado. 3.1 Loading a dataset Before changing to any other panel, the Explorer must have a dataset to work with. To load one up, click the Open file... button in the top left corner of the panel. Look around for the folder containing datasets, and locate a file named weather.nominal.arff (this file is in the data folder that is supplied when WEKA is installed). This contains the nominal version of the standard weather dataset. Open this file. Now your screen will look like Figure 1. Antes de cambiar a cualquier otro panel, el Explorer debe tener un conjunto de datos para trabajar. Para cargar una, haga clic en el botón de Open file... en la esquina superior izquierda del panel. Mire a su alrededor para la carpeta que contiene los conjuntos de datos y busque un archivo llamado weather.nominal.arff (este archivo está en el carpeta de data que se suministra cuando WEKA se instala). Este contiene la versión nominal de la norma tiempo conjunto de datos. Abrir archivo. Ahora la pantalla se verá como la Figure 1. The weather data is a small dataset with only 14 examples for learning. Because each row is an independent example, the rows/examples are called instances. The instances of the weather dataset have 5 attributes, with names outlook, temperature, humidity, windy and play. If you click on the name of an attribute in the left sub-panel, information about the selected attribute will be shown on the right. You can see the values of the attribute and how many times an instance in the dataset has a particular value. This information is also shown in the form of a histogram. Los datos de clima es un conjunto de datos pequeño con sólo 14 ejemplos para el aprendizaje. Debido a que cada fila es un ejemplo independiente, las filas/ejemplos son llamados casos. Los casos del conjunto de datos meteorológicos tienen 5 atributos, con perspectivas nombres, la temperatura, humedad, jugar con mucho viento y. Si hace clic en el nombre de un atributo en el sub-panel de la izquierda, la información acerca del atributo seleccionado se muestra a la derecha. Usted puede ver los valores de los atributos y las veces que una instancia del conjunto de datos tiene un valor particular. Esta información se muestra también en la forma de un histograma. 2

4 Figure 1: The Explorer s Preprocess panel. All attributes in this dataset are nominal, i.e. they have a predefined finite set of values. Each instance describes a weather forecast for a particular day and whether to play a certain game on that day. It is not really clear what the game is, but let us assume that it is golf. The last attribute play is the class attribute it classifies the instance. Its value can be yes or no. Yes means that the weather conditions are OK for playing golf, and no means they are not OK. Todos los atributos de este conjunto de datos son nominales, es decir, tienen un conjunto finito de valores predefinidos. Cada instancia se describe un pronóstico del tiempo para un día en particular y si a jugar un cierto juego en ese día. No está muy claro lo que el juego es, pero supongamos que es el golf. Jugar el último atributo es el atributo class que clasifica la instancia. Su valor puede ser si o no. Sí significa que las condiciones climáticas están bien para jugar al golf, y no significa que no están bien. 3.2 Exercises To familiarize yourself with the functions discussed so far, please do the following two exercises. The solutions to these and other exercises in this tutorial are given at the end. Para familiarizarse con las funciones discutido hasta ahora, por favor, los dos ejercicios siguientes. Las soluciones a estos y otros ejercicios de este tutorial se dan al final. Ex. 1: What are the values that the attribute temperature can have? Ex. 1: Cuáles son los valores que la temperatura el atributo puede tener? 3

5 Ex. 2: Load a new dataset. Press the Open file button and select the file iris.arff. How many instances does this dataset have? How many attributes? What is the range of possible values of the attribute petallength? Ex. 2: Carga un nuevo conjunto de datos. Pulse el botón Abrir el archivo y seleccione el archivo iris.arff. Cuántos casos se han esta base de datos? Cómo muchos atributos? Cuál es el rango de valores posibles de petallength el atributo? 3.3 The dataset editor It is possible to view and edit an entire dataset from within WEKA. To experiment with this, load the file weather.nominal.arff again. Click the Edit... button from the row of buttons at the top of the Preprocess panel. This opens a new window called Viewer, which lists all instances of the weather data (see Figure 2). Es posible ver y editar un conjunto de datos desde el interior de WEKA. Para experimentar con esto, cargar el archivo weather.nominal.arff nuevo. Haga clic en el botón de Edit... de la fila de botones en la parte superior del panel de Preprocess. Esto abre una nueva ventana llamada Viewer, que enumera todas las instancias de los datos meteorológicos (véase la Figure 2) Exercises Ex. 3: What is the function of the first column in the Viewer? Ex. 3: Cuál es la función de la primera columna de la Viewer? Ex. 4: Considering the weather data, what is the class value of instance number 8? Ex. 4: Teniendo en cuenta los datos meteorológicos, cuál es el valor de la clase de número de instancia 8? Ex. 5: Load the iris data and open it in the editor. How many numeric and how many nominal attributes does this dataset have? Ex. 5: Carga los datos de iris y abrirlo en el editor. Cómo los atributos nominales muchas numérico y el número de este conjunto de datos se tienen? 3.4 Applying a filter In WEKA, filters are methods that can be used to modify datasets in a systematic fashion that is, they are data preprocessing tools. WEKA has several filters for different tasks. Reload the weather.nominal dataset, and let s remove an attribute from it. The appropriate filter is called Remove; its full name is: En WEKA, filtros son métodos que se pueden utilizar para modificar bases de datos de manera sistemática es decir, son datos del proceso previo herramientas. WEKA tiene varios filtros para diferentes tareas. Actualizar el weather.nominal conjunto de datos, y vamos a eliminar un atributo de ella. El filtro adecuado se llama Remove, su nombre completo es: weka.filters.unsupervised.attribute.remove 4

6 Figure 2: The data viewer. Examine this name carefully. Filters are organized into a hierarchical structure whose root is weka. Those in the unsupervised category don t require a class attribute to be set; those in the supervised category do. Filters are further divided into ones that operate primarily on attributes/columns (the attribute category) and ones that operate primarily on instances/rows (the instance category). If you click the Choose button in the Preprocess panel, a hierarchical editor opens in which you select a filter by following the path corresponding to its full name. Use the path given in the full name above to select the Remove filter. Once it is selected, the text Remove will appear in the field next to the Choose button. Examine cuidadosamente este nombre. Los filtros están organizados en una estructura jerárquica, cuya raíz es weka. Los que están en la categoría de unsupervised no requieren un atributo de clase que se establece, los de la categoría supervised hacer. Los filtros se dividen en los que operan principalmente en los atributos/columnas (la categoría attribute) y los que operan principalmente en casos/filas (la categoría instance). Si hace clic en el botón Choose en el panel de Preprocess, se abre un editor jerárquico en el que se selecciona un filtro, siguiendo la ruta de acceso correspondiente a su nombre completo. Utilice la ruta dada en por encima del nombre completo para seleccionar el filtro de Remove. Una vez que se selecciona, el texto Eliminar aparecerá en el campo situado junto al botón de Choose. 5

7 Click on the field containing this text. A window opens called the GenericObjectEditor, which is used throughout WEKA to set parameter values for all of the tools. It contains a short explanation of the Remove filter click More to get a fuller description. Underneath there are two fields in which the options of the filter can be set. The first option is a list of attribute numbers. The second option InvertSelection is a switch. If it is false, the specified attributes are removed; if it is true, these attributes are NOT removed. Enter 3 into the attributeindices field and click the OK button. The window with the filter options closes. Now click the Apply button on the right, which runs the data through the filter. The filter removes the attribute with index 3 from the dataset, and you can see that the set of attributes has been reduced. This change does not affect the dataset in the file; it only applies to the data held in memory. The changed dataset can be saved to a new ARFF file by pressing the Save... button and entering a file name. The action of the filter can be undone by pressing the Undo button. Again, this applies to the version of the data held in memory. What we have described illustrates how filters in WEKA are applied to data. However, in the particular case of Remove, there is a simpler way of achieving the same effect. Instead of invoking the Remove filter, attributes can be selected using the small boxes in the Attributes sub-panel and removed using the Remove button that appears at the bottom, below the list of attributes. Haga clic en el campo que contiene este texto. Se abre una ventana denominada GenericObjectEditor, que se utiliza en todo WEKA para establecer valores de los parámetros de todas las herramientas. Contiene una breve explicación del filtro de Remove haga clic More para obtener una descripción más completa. Debajo hay dos campos en los que las opciones del filtro se puede establecer. La primera opción es una lista de números de atributo. La segunda opción InvertSelection es un interruptor. Si se trata de falsos, los atributos especificados se quitan, si es verdadero, estos atributos no se quitan. Ingrese 3 en el campo attributeindices y haga clic en el botón de OK. La ventana con las opciones de filtro se cierra. Ahora haga clic en el botón de Apply a la derecha, es decir, los datos a través del filtro. El filtro elimina el atributo con el índice 3 del conjunto de datos, y se puede ver que el conjunto de atributos se ha reducido. Este cambio no afecta al conjunto de datos en el archivo, sólo se aplica a los datos recogidos en la memoria. El conjunto de datos modificado se puede guardar en un archivo ARFF nuevo pulsando el botón de Save... y entrar en un nombre de archivo. La acción del filtro se puede deshacer pulsando el botón de Undo. Una vez más, esto se aplica a la versión de los datos contenidos en la memoria. Lo que hemos descrito se muestra cómo los filtros en WEKA se aplican a los datos. Sin embargo, en el caso particular de Remove, hay una manera más sencilla de lograr el mismo efecto. En lugar de invocar el Remove filtro, los atributos se pueden seleccionar con los cuadros pequeños en la Attributes sub-panel y eliminar con el botón de Remove que aparece en la parte inferior, debajo de la lista de atributos Exercises Ex. 6: Ensure that the weather.nominal Ex. 6: Asegúrese de que el weather.nominal dataset is loaded. Use the filter conjunto de datos se carga. Utilice el filtro weka.unsupervised.instance.removewithvalues to remove all instances in which the humidity weka.unsupervised.instance.removewithvalues para eliminar todos los casos en los que el attribute has the value high. To do atributo humedad tiene el valor alto. Para this, first make the field next to the Choose ello, en primer lugar que el campo situado button show the text RemoveWithValues. junto al botón de Choose mostrará el Then click on it to get the GenericObjectEditor window and figure out how to change the filter settings appropriately. texto RemoveWithValues, a continuación, haga clic en ella para mostrar la ventana de GenericObjectEditor y encontrar la manera de cambiar la configuración del filtro adecuadamente. 6

8 Ex. 7: Undo the change to the dataset that you just performed, and verify that the data is back in its original state. Ex. 7: Deshacer el cambio en el conjunto de datos que acaba de realizar, y verificar que los datos vuelve a su estado original. 4 The Visualize panel We now take a look at WEKA s data visualization facilities. These work best with numeric data, so we use the iris data. First, load iris.arff. This data contains flower measurements. Each instance is classified as one of three types: iris-setosa, iris-versicolor and irisvirginica. The dataset has 50 examples of each type: 150 instances in all. Click the Visualize tab to bring up the visualization panel. It shows a grid containing 25 twodimensional scatter plots, with every possible combination of the five attributes of the iris data on the x and y axes. Clicking the first plot in the second row opens up a window showing an enlarged plot using the selected axes. Instances are shown as little crosses whose color cross depends on the instance s class. The x axis shows the sepallength attribute, and the y axis shows petalwidth. Clicking on one of the crosses opens up an Instance Info window, which lists the values of all attributes for the selected instance. Close the Instance Info window again. The selection fields at the top of the window that contains the scatter plot can be used to change the attributes used for the x and y axes. Try changing the x axis to petalwidth and the y axis to petallength. The field showing Colour: class (Num) can be used to change the colour coding. Each of the colorful little bar-like plots to the right of the scatter plot window represents a single attribute. Clicking a bar uses that attribute for the x axis of the scatter plot. Right-clicking a bar does the same for the y axis. Try to change the x and y axes back to sepallength and petalwidth using these bars. Ahora eche un vistazo a las instalaciones de WEKA de visualización de datos. Estos funcionan mejor con datos numéricos, por lo que utilizar los datos del iris. En primer lugar, la carga iris.arff. Estos datos contienen mediciones de flores. Cada caso se clasifica como uno de tres tipos: setosa iris, iris versicolor y virginica iris. El conjunto de datos cuenta con 50 ejemplos de cada tipo: 150 casos en total. Haga clic en la ficha Visualize para que aparezca el panel de visualización. Muestra una cuadrícula que contiene 25 gráficos de dispersión de dos dimensiones, con todas las combinaciones posibles de los cinco atributos de los datos del iris en los x y y ejes. Al hacer clic en la primera parcela en la segunda fila se abre una ventana que muestra una trama ampliada con los ejes seleccionados. Las instancias se muestran como pequeñas cruces cuyo color depende de la clase de cruz de la instancia. El eje x muestra el atributo sepallength, y petalwidth muestra el y eje. Al hacer clic en una de las cruces se abre una ventana de Instance Info, que enumera los valores de todos los atributos de la instancia seleccionada. Cierre la ventana de Instance Info de nuevo. Los campos de selección en la parte superior de la ventana que contiene el diagrama de dispersión se puede utilizar para cambiar los atributos utilizados por los x y y ejes. Pruebe a cambiar el eje x a petalwidth y el y eje petallength. El campo muestra Color: clase (Num) se puede utilizar para cambiar el código de colores. Cada una de las parcelas de colores poco como la barra a la derecha de la ventana del gráfico de dispersión representa un único atributo. Haciendo clic en un bar que utiliza atributos para los x eje del diagrama de dispersión. Derecho clic en un bar hace lo mismo con los y eje. Trate de cambiar los x y y ejes de nuevo a sepallength y petalwidth utilizando estas barras. 7

9 The Jitter slider displaces the cross for each instance randomly from its true position, and can reveal situations where instances lie on top of one another. Experiment a little by moving the slider. The Select Instance button and the Reset, Clear and Save buttons let you change the dataset. Certain instances can be selected and the others removed. Try the Rectangle option: select an area by left-clicking and dragging the mouse. The Reset button now changes into a Submit button. Click it, and all instances outside the rectangle are deleted. You could use Save to save the modified dataset to a file, while Reset restores the original dataset. El control deslizante Jitter desplaza la cruz por cada instancia al azar de su verdadera posición, y puede revelar las situaciones en que casos se encuentran en la parte superior de uno al otro. Experimente un poco moviendo la barra deslizante. El botón de Select Instance y Reset, Clear, y Save los botones le permiten cambiar el conjunto de datos. Algunos casos se pueden seleccionar y eliminar los demás. Pruebe la opción Rectangle: seleccionar un área por la izquierda haciendo clic y arrastrando el ratón. El Reset botón ahora se transforma en un botón de Submit. Haga clic en él, y todos los casos fuera del rectángulo se eliminan. Usted podría utilizar Save para guardar el conjunto de datos modificados en un archivo, mientras que Reset restaura el conjunto de datos original. 5 The Classify panel Now you know how to load a dataset from a file and visualize it as two-dimensional plots. In this section we apply a classification algorithm called a classifier in WEKA to the data. The classifier builds ( learns ) a classification model from the data. In WEKA, all schemes for predicting the value of a single attribute based on the values of some other attributes are called classifiers, even if they are used to predict a numeric target whereas other people often describe such situations as numeric prediction or regression. The reason is that, in the context of machine learning, numeric prediction has historically been called classification with continuous classes. Before getting started, load the weather data again. Go to the Preprocess panel, click the Open file button, and select weather.nominal.arff from the data directory. Then switch to the classification panel by clicking the Classify tab at the top of the window. The result is shown in Figure 3. Ahora usted sabe cómo cargar un conjunto de datos de un archivo y visualizarlo como parcelas de dos dimensiones. En esta sección se aplica un algoritmo de clasificación denominado clasificador en WEKA a los datos. El clasificador se basa ( aprende ) un modelo de clasificación de los datos. En WEKA, todos los esquemas para predecir el valor de un atributo único, basado en los valores de algunos atributos de otros se llaman clasificadores, incluso si se utilizan para predecir un objetivo numérico mientras que otras personas a menudo describen situaciones tales como numérica predicción o regresión. La razón es que, en el contexto de aprendizaje de máquina, la predicción numérica históricamente ha sido llamada la clasificación con clases continuas. Antes de empezar, carga la información del tiempo nuevo. Ir al panel de Preprocess, haga clic en el botón de Open file, y seleccione weather.nominal.arff desde el directorio de datos. Luego cambiar a la mesa de clasificación, haga clic en la ficha Classify en la parte superior de la ventana. El resultado se muestra en la Figura 3. 8

10 Figure 3: The Classify panel. 5.1 Using the C4.5 classifier A popular machine learning method for data mining is called the C4.5 algorithm, and builds decision trees. In WEKA, it is implemented in a classifier called J48. Choose the J48 classifier by clicking the Choose button near the top of the Classifier tab. A dialogue window appears showing various types of classifier. Click the trees entry to reveal its subentries, and click J48 to choose the J48 classifier. Note that classifiers, like filters, are organized in a hierarchy: J48 has the full name weka.classifiers.trees.j48. Una máquina popular método de aprendizaje para la minería de datos se denomina el algoritmo C4.5, y construye árboles de decisión. En WEKA, se implementa en un clasificador llamado J48. Seleccione el clasificador J48 haciendo clic en el botón de Choose en la parte superior de la ficha Classifier. Una ventana de diálogo aparece mostrando los diferentes tipos de clasificadores. Haga clic en la entrada trees a revelar sus subentradas, y haga clic en J48 elegir el clasificador J48. Tenga en cuenta que los clasificadores, como los filtros, están organizados en una jerarquía: J48 tiene el nombre completo weka.classifiers.trees.j48. The classifier is shown in the text box next to the Choose button: it now reads J48 C 0.25 M 2. The text after J48 gives the default parameter settings for this classifier. We can ignore these, because they rarely require changing to obtain good performance from C4.5. El clasificador se muestra en el cuadro de texto junto al botón Choose: J48 C 0.25 M 2 se sustituirá por el texto. El texto después de J48 da la configuración de los parámetros por defecto para este clasificador. Podemos ignorar esto, ya que rara vez se requieren cambios para obtener un buen rendimiento de C4.5. 9

11 Decision trees are a special type of classification model. Ideally, models should be able to predict the class values of new, previously unseen instances with high accuracy. In classification tasks, accuracy is often measured as the percentage of correctly classified instances. Once a model has been learned, we should test it to see how accurate it is when classifying instances. One option in WEKA is to evaluate performance on the training set the data that was used to build the classifier. This is NOT generally a good idea because it leads to unrealistically optimistic performance estimates. You can easily get 100% accuracy on the training data by simple rote learning, but this tells us nothing about performance on new data that might be encountered when the model is applied in practice. Nevertheless, for illustrative purposes it is instructive to consider performance on the training data. In WEKA, the data that is loaded using the Preprocess panel is the training data. To evaluate on the training set, choose Use training set from the Test options panel in the Classify panel. Once the test strategy has been set, the classifier is built and evaluated by pressing the Start button. This processes the training set using the currently selected learning algorithm, C4.5 in this case. Then it classifies all the instances in the training data because this is the evaluation option that has been chosen and outputs performance statistics. These are shown in Figure 4. Los árboles de decisión son un tipo especial de modelo de clasificación. Idealmente, los modelos deben ser capaces de predecir los valores de la clase de nuevo, no visto previamente casos con gran precisión. En las tareas de clasificación, la precisión se mide como el porcentaje de casos clasificados correctamente. Una vez que un modelo que se ha aprendido, hay que probarlo para ver cómo es exacto es la hora de clasificar los casos. Una opción en WEKA es evaluar el rendimiento en el conjunto de entrenamiento los datos que se utilizó para construir el clasificador. Esto no es generalmente una buena idea porque conduce a las estimaciones de rendimiento irrealmente optimista. Usted puede obtener el 100% de precisión en los datos de entrenamiento por el aprendizaje de memoria sencillo, pero esto no nos dice nada sobre el rendimiento de los nuevos datos que se pueden encontrar cuando el modelo se aplica en la práctica. No obstante, a título ilustrativo es instructivo considerar el rendimiento de los datos de entrenamiento. En WEKA, los datos que se carga mediante el panel de Preprocess es el datos de entrenamiento. Para evaluar el conjunto de entrenamiento, elegir Use training set desde el panel de Test options en el panel Classify. Una vez que la estrategia de prueba se ha establecido, el clasificador se construye y se evaluó con el botón Start. Este proceso conjunto de entrenamiento utilizando el algoritmo seleccionado aprendizaje, C4.5 en este caso. Luego se clasifica a todas las instancias en los datos de entrenamiento porque esta es la opción de evaluación que se ha elegido y estadísticas de resultados de desempeño. Estos se muestran en la Figure Interpreting the output The outcome of training and testing appears in the Classifier output box on the right. You can scroll through the text to examine it. First, look at the part that describes the decision tree that was generated: El resultado de la formación y la prueba aparece en el cuadro de Classifier output a la derecha. Puede desplazarse por el texto para examinarla. En primer lugar, busque en la parte que describe el árbol de decisión que se ha generado: J48 pruned tree outlook = sunny humidity = high: no (3.0) humidity = normal: yes (2.0) outlook = overcast: yes (4.0) outlook = rainy windy = TRUE: no (2.0) windy = FALSE: yes (3.0) 10

12 Figure 4: Output after building and testing the classifier. Number of Leaves : 5 Size of the tree : 8 This represents the decision tree that was built, including the number of instances that fall under each leaf. The textual representation is clumsy to interpret, but WEKA can generate an equivalent graphical representation. You may have noticed that each time the Start button is pressed and a new classifier is built and evaluated, a new entry appears in the Result List panel in the lower left corner of Figure 4. To see the tree, right-click on the trees.j48 entry that has just been added to the result list, and choose Visualize tree. A window pops up that shows the decision tree in the form illustrated in Figure 5. Right-click a blank spot in this window to bring up a new menu enabling you to auto-scale the view, or force the tree to fit into view. You can pan around by dragging the mouse. Esto representa el árbol de decisión que fue construido, incluyendo el número de casos que corresponden a cada hoja. La representación textual es torpe de interpretar, pero WEKA puede generar una representación gráfica equivalente. Puede haber notado que cada vez que el botón se pulsa Start y un clasificador de nueva construcción y se evaluó, una nueva entrada aparece en el panel de Result List en la esquina inferior izquierda de la Figure 4. Para ver el árbol, haga clic en la entrada trees.j48 que acaba de ser añadido a la lista de resultados, y elija Visualize tree. Aparece una ventana que muestra el árbol de decisión en la forma ilustrada en la Figure 5. Haga clic en un punto en blanco en esta ventana para que aparezca un nuevo menú que le permite auto-escala de la vista, o la fuerza del árbol para ajustarse a la vista. Puede desplazarse por arrastrando el ratón. 11

13 Figure 5: The decision tree that has been built. This tree is used to classify test instances. The first condition is the one in the so-called root node at the top. In this case, the outlook attribute is tested at the root node and, depending on the outcome, testing continues down one of the three branches. If the value is overcast, testing ends and the predicted class is yes. The rectangular nodes are called leaf nodes, and give the class that is to be predicted. Returning to the root node, if the outlook attribute has value sunny, the humidity attribute is tested, and if outlook has value rainy, the windy attribute is tested. No paths through this particular tree have more than two tests. Now let us consider the remainder of the information in the Classifier output area. The next two parts of the output report on the quality of the classification model based on the testing option we have chosen. The following states how many and what proportion of test instances have been correctly classified: Este árbol se utiliza para clasificar los casos de prueba. La primera condición es la de la llamada raíz del nodo en la parte superior. En este caso, el atributo perspectivas se prueba en el nodo raíz y, dependiendo del resultado, la prueba continúa por una de las tres ramas. Si el valor es cubierto, finaliza las pruebas y la clase predicha es sí. Los nodos rectangulares se denominan hojas nodos, y dar la clase que se predijo. Volviendo al nodo raíz, si el atributo perspectivas tiene un valor sol, el atributo humedad se prueba, y si perspectivas tiene un valor de lluvias, el atributo viento se prueba. No hay caminos a través de este árbol en particular tiene más de dos pruebas. Consideremos ahora el resto de la información en el área de Classifier output. Las dos siguientes partes del informe de salida en la calidad del modelo de clasificación basado en la opción de prueba que hemos elegido. Los siguientes estados cuántos y qué proporción de casos de prueba han sido correctamente clasificados: Correctly Classified Instances % 12

14 This is the accuracy of the model on the data used for testing. It is completely accurate (100%), which is often the case when the training set is used for testing. There are some other performance measures in the text output area, which we won t discuss here. At the bottom of the output is the confusion matrix: Esta es la precisión del modelo sobre los datos utilizados para la prueba. Es totalmente preciso (100%), que es a menudo el caso cuando el conjunto de entrenamiento se utiliza para la prueba. Hay algunas medidas de desempeño en la zona de salida de texto, que no vamos a discutir aquí. En la parte inferior de la salida es la matriz de confusión: === Confusion Matrix === a b <-- classified as 9 0 a = yes 0 5 b = no Each element in the matrix is a count of instances. Rows represent the true classes, and columns represent the predicted classes. As you can see, all 9 yes instances have been predicted as yes, and all 5 no instances as no. Cada elemento de la matriz es un recuento de los casos. Las filas representan las clases de verdad, y las columnas representan las clases previsto. Como puede ver, todos los 9 sí casos se han previsto como sí, y los 5 no casos como no Exercise Ex 8: How would the following instance be classified using the decision tree? outlook = sunny, temperature = cool, humidity = high, windy = TRUE Ex. 8: Cómo sería la siguiente instancia se clasificarán con el árbol de decisión? perspectivas = soleado, temperatura = fria, humedad = viento, alta = TRUE 5.3 Setting the testing method When the Start button is pressed, the selected learning algorithm is started and the dataset that was loaded in the Preprocess panel is used to train a model. A model built from the full training set is then printed into the Classifier output area: this may involve running the learning algorithm one final time. The remainder of the output in the Classifier output area depends on the test protocol that was chosen using Test options. The Test options box gives several possibilities for evaluating classifiers: Cuando el botón se pulsa Start, el algoritmo de aprendizaje seleccionadas se inicia y el conjunto de datos que se cargó en el panel de Preprocess se utiliza para entrenar a un modelo. Un modelo construido a partir del conjunto de entrenamiento completo se imprime en el área de Classifier output: esto puede implicar que ejecuta el algoritmo de aprendizaje por última vez. El resto de la producción en el área de Classifier output depende del protocolo de prueba que fue elegido con Test options. El cuadro de Test options da varias posibilidades para la evaluación de los clasificadores: 13

15 Use training set Uses the same dataset that was used for training (the one that was loaded in the Preprocess panel). This is the option we used above. It is generally NOT recommended because it gives over-optimistic performance estimates. Usar el conjunto de la formacion Utiliza el mismo conjunto de datos que se utilizó para la formación (la que se cargó en el panel de Preprocess). Esta es la opción que usamos anteriormente. Por lo general, no se recomienda porque da estimaciones de rendimiento demasiado optimistas. Supplied test set Lets you select a file containing a separate dataset that is used exclusively for testing. prueba suministrados conjunto Permite seleccionar un archivo que contiene un conjunto de datos independiente que se utiliza exclusivamente para la prueba. Cross-validation This is the default option, and the most commonly-used one. It first splits the training set into disjoint subsets called folds. The number of subsets can be entered in the Folds field. Ten is the default, and in general gives better estimates than other choices. Once the data has been split into folds of (approximately) equal size, all but one of the folds are used for training and the remaining, left-out, one is used for testing. This involves building a new model from scratch from the corresponding subset of data and evaluating it on the letout fold. Once this has been done for the first test fold, a new fold is selected for testing and the remaining folds used for training. This is repeated until all folds have been used for testing. In this way each instance in the full dataset is used for testing exactly once, and an instance is only used for testing when it is not used for training. WEKA s cross-validation is a stratified cross-validation, which means that the class proportions are preserved when dividing the data into folds: each class is represented by roughly the same number of instances in each fold. This gives slightly improved performance estimates compared to unstratified cross-validation. La validacion cruzada Esta es la opción por defecto, y el más comúnmente utilizado. En primer lugar, se divide el conjunto de entrenamiento en subconjuntos disjuntos llamados pliegues. El número de subconjuntos se pueden introducir en el campo Folds. Diez es el valor predeterminado, y en general proporciona mejores estimaciones que otras opciones. Una vez que los datos se ha dividido en los pliegues de (aproximadamente) igual tamaño, todos menos uno de los pliegues se utilizan para la formación y el restante a cabo, a la izquierda-, uno se utiliza para la prueba. Esto implica la construcción de un nuevo modelo a partir de cero desde el subconjunto de datos correspondientes y la evaluación que sobre la que-a veces. Una vez que esto se ha hecho para la primera prueba doble, una nueva tapa está seleccionado para las pruebas y los pliegues restante utilizado para el entrenamiento. Esto se repite hasta que todos los pliegues se han utilizado para la prueba. De esta manera, cada instancia del conjunto de datos completo se utiliza para probar una sola vez, y una instancia sólo se utiliza para la prueba cuando no se utiliza para el entrenamiento. WEKA cruz de la validación es una stratified crossvalidation, lo que significa que las proporciones de clase se conservan al dividir los datos en los pliegues: cada clase está representada por aproximadamente el mismo número de casos en cada pliegue. Esto proporciona un rendimiento mejorado ligeramente en comparación con las estimaciones sin estratificar la validación cruzada. 14

16 Percentage split Shuffles the data randomly and then splits it into a training and a test set according to the proportion specified. In practice, this is a good alternative to crossvalidation if the size of the dataset makes cross-validation too slow. The first two testing methods, evaluation on the training set and using a supplied test set, involve building a model only once. Cross-validation involves building a model N +1 times, where N is the chosen number of folds. The first N times, a fraction (N 1)/N (90% for ten-fold cross-validation) of the data is used for training, and the final time the full dataset is used. The percentage split method involves building the model twice, once on the reduced dataset and again on the full dataset. Shuffles Porcentaje dividir los datos al azar y luego se divide en un entrenamiento y un conjunto de pruebas de acuerdo a la proporción especificada. En la práctica, esta es una buena alternativa a la validación cruzada si el tamaño del conjunto de datos hace que la validación cruzada demasiado lento. Los dos primeros métodos de prueba, la evaluación en el conjunto de entrenamiento y el uso de una unidad de prueba suministrada, implicaría la construcción de un modelo de una sola vez. La validación cruzada consiste en la construcción de un modelo de N + 1 veces, donde N es el número elegido de los pliegues. Los primeros N veces, una fracción (N 1)/N (90% de diez veces la validación cruzada) de los datos se utiliza para el entrenamiento y el tiempo final del conjunto de datos completo se utiliza. El método de dividir el porcentaje implica la construcción del modelo en dos ocasiones, una vez en el conjunto de datos reducidos y de nuevo en el conjunto de datos completo Exercise Ex 9: Load the iris data using the Preprocess panel. Evaluate C4.5 on this data using (a) the training set and (b) cross-validation. What is the estimated percentage of correct classifications for (a) and (b)? Which estimate is more realistic? Ex. 9 carga los datos del iris mediante el panel de Preprocess. Evaluar C4.5 en estos datos utilizando (a) el conjunto de entrenamiento y (b) la validación cruzada. Cuál es el porcentaje estimado de clasificaciones correctas para (a) y (b)? Que estiman es más realista? 5.4 Visualizing classification errors WEKA s Classify panel provides a way of visualizing classification errors. To do this, right-click the trees.j48 entry in the result list and choose Visualize classifier errors. A scatter plot window pops up. Instances that have been classified correctly are marked by little crosses; whereas ones that have been classified incorrectly are marked by little squares. Panel de WEKA de Classify proporciona una manera de visualizar los errores de clasificación. Para ello, haga clic en la entrada trees.j48 en la lista de resultados y elegir Visualize classifier errors. Una ventana gráfica de dispersión aparece. Casos que han sido clasificados correctamente marcadas por pequeñas cruces, mientras que los que han sido clasificados incorrectamente están marcados por pequeños cuadrados Exercise 15

17 Ex 10: Use the Visualize classifier errors function to find the wrongly classified test instances for the cross-validation performed in Exercise 9. What can you say about the location of the errors? Ex. 10: Utilice la función de Visualize classifier errors para encontrar las instancias de prueba de mal clasificadas para la validación cruzada realizada en el ejercicio 9. Qué puede decir acerca de la ubicación de los errores? 16

18 6 Answers To Exercises 1. Hot, mild and cool. 1. caliente, suave y fresco. 2. The iris dataset has 150 instances and 5 attributes. So far we have only seen nominal values, but the attribute petallength is a numeric attribute and contains numeric values. In this dataset the values for this attribute lie between 1.0 and 6.9 (see Minimum and Maximum in the right panel). 2. El conjunto de datos del iris tiene 150 casos y atributos 5. Hasta ahora sólo hemos visto los valores de nominal, pero petallength el atributo es un atributo de numeric y contiene valores numéricos. En este conjunto de datos los valores de este atributo se encuentran entre 1.0 y 6.9 (véase Minimum Maximum y en el panel derecho). 3. The first column is the number given to an instance when it is loaded from the ARFF file. It corresponds to the order of the instances in the file. 3. La primera columna es el número dado en una instancia cuando se carga desde el archivo ARFF. Se corresponde con el orden de las instancias en el archivo. 4. The class value of this instance is no. The row with the number 8 in the first column is the instance with instance number El valor de la clase de esta instancia es no. La fila con el número 8 en la primera columna es la instancia con el número de instancia 5. This can be easily seen in the Viewer window. The iris dataset has four numeric and one nominal attribute. The nominal attribute is the class attribute. 5. Esto puede verse fácilmente en la ventana de Viewer. El conjunto de datos del iris tiene cuatro numérico y un atributo nominal. El atributo nominal es el atributo de clase. 6. Select the RemoveWithValues filter after clicking the Choose button. Click on the field that is located next to the Choose button and set the field attributeindex to 3 and the field nominalindices to 1. Press OK and Apply. 6. Seleccione el RemoveWithValues filtro después de hacer clic en el botón de Choose. Haga clic en el campo que se encuentra al lado del botón de Choose y establezca el campo attributeindex a 3 y el campo nominalindices a 1. Pulse OK y Apply. 7. Click the Undo button. 7. Haga clic en el botón de Undo. 8. The test instance would be classified as no. 8. La instancia de prueba sería clasificado como no. 17

19 9. Percent correct on the training data is 98%. Percent correct under cross-validation is 96%. The cross-validation estimate is more realistic. 9. porcentaje correcto en los datos de entrenamiento es de 98%. Porcentaje de respuestas correctas en la validación cruzada es del 96%. La estimación de la validación cruzada es más realista. 10. The errors are located at the class boundaries. 10. Los errores se encuentran en los límites de clase. 18

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