Data Mining :Reglas de clasificación
- 1. PROYECTO #4 DATA MINING: REGLAS DE CLASIFICACIÓN INTEGRANTES SILVIA CARVAJAL MENDEZ BERTHY VARGAS VILLARREAL LUIS ENRIQUE CESARY AÑEZ XAVIER MARCELO PANIAGUA ALARCÓN MÓDULO : FUNDAMENTOS DE MINERÍA Y CIENCIAS DE DATOS GRUPO:2 DOCENTE: ING. DAVID E. MENDOZA GUTIERREZ
- 2. Es un conjunto de tareas y métodos que sirven para extraer información no trivial que reside de manera implícita entre grandes volúmenes de información Data Mining
- 3. ❏ Tareas descriptivas ● Agrupamiento ● Factorización ● Asociación (Reglas) ● Detección de valores anómalos Tareas que conforman el Data Mining ❏ Tareas Predictivas ● Clasificación (Reglas) ● Categorización ● Regresión
- 4. Métodos que conforman el Data Mining ❏ Redes Neuronales ❏ Sistemas de Regresión ❏ Redes Bayesianas ❏ Algoritmos Genéticos ❏ Conteo de Frecuencias (Algoritmo Apriori) ❏ Arbol de Decision ➢ Algoritmo ID3 ➢ Algoritmo C4.5 ❏ Clustering
- 5. Se a detectado Posibles mejoras en sistema de reglas de clasificación porque: ● Pueden llegar a contener muchísimas reglas ● Suelen estar desordenadas ● Existen reglas redundantes ● Existen reglas contradictorias Estudio del Estado del arte
- 6. Facilitar la interpretación a partir de una nueva medida de bondad que permita: ● Reducción de los sistemas ● Etiquetado adecuado de sus reglas Objetivo del Estudio
- 7. Para resolver los objetivos planteados se aplicó al sistema de reglas de clasificación los siguientes pasos: Paso 1: Iniciar los ejes de confianza Paso 2: Desdoblamos los ejes tanto para la confianza y los soportes Paso 3: Re ajustamos los ejes para minimizar las regiones Algoritmo Aplicado
- 8. Para resolver los objetivos planteados se aplicó al sistema de reglas de clasificación los siguientes pasos: Paso 4: Para cada regla se produce el cálculo a la región que pertenece Paso 5: Para el conjunto de reglas se produce el cálculo de proporción de reglas Paso 6: Eliminar de las reglas que acabaron en la región cero (0) Algoritmo Aplicado
- 9. Se calcula el grado de complejidad del algoritmo RBS y para ello tenemos que tomar en cuenta los siguientes puntos: Complejidad del algoritmo RBS
- 10. Casos de Prueba
- 11. Conclusión