Weka apresentação em slides

23/05/14 IA - Prof. Paulemir Campos 1
WEKA 3.4.12
UPE – Caruaru – Sistemas de Informação
Disciplina: Inteligência Artificial
Prof.: Paulemir G. Campos

Roteiro da Apresentação
 Introdução
 Download e Instalação
 A Interface Gráfica
 Formato dos Dados
 Bibliografia

Introdução

WEKA – Waikato Environment
for Knowledge Analysis
 Software de Mineração de Dados
escrito em Java;
 Versão adotada: 3.4.12; (Atual: 3.4.15)
 Open Source de acordo com a GNU
(General Public Licence);
 Permite que o usuário execute seus
próprios métodos (em Java).

 Contém ferramentas para:
 Pré-Processamento dos Dados;
 Classificação;
 Regressão;
 Clustering;
 Regras de Associação;
 Visualização, entre outras.

 Possui uma coleção de algoritmos de
aprendizado de máquina prontos para
utilização, tais como:
 Classificação:

Regressão Linear;

Rede MLP e RBF;

Bagging;

Árvores de Decisão ID3 e C4.5 (J48).

 Cluster:

Simples K-Means.
 Regras de Associação:

APRIORI.
 Seleção de Atributos:

Análise de Componentes Principais.

Download e Instalação

Download
 Basta acessar o site:
http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html
 Escolher o instalador disponível para o seu Sistema
Operacional, que pode ser:
 Linux, Mac OS X ou Windows.
 Requerimento:
 Ambiente de Execução Java 1.4.
 Exemplo: No link abaixo, você faz o download automático de
instalador do Weka 3.4.12 já com o ambiente Java 1.4
embutido para Windows.
http://ufpr.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/weka-3-4-12jre.exe

Instalação
 A instalação é bastante simples.
 Depois de efetuar o download, por exemplo,
da versão 3.4.12 para Windows com
ambiente Java 1.4 embutido, basta executar
o instalador e ir seguindo as orientações na
tela.

Interface Gráfica

WEKA GUI
Chooser
 Interfaces Disponíveis:
 Simple CLI
 Explorer
 Experimenter
 KnowledgeFlow

WEKA – Simple CLI

WEKA – Explorer

WEKA – Experimenter

WEKA – KnowledgeFlow

Formato do Dados

Arquivo ARFF
 O principal
formato de
dados
suportado pelo
WEKA 3.4.12 é
o ARFF
(Attribute-
Relation File
Format),
conforme
exemplificado
ao lado.
% 1. Title: Iris Plants Database
@RELATION iris
@ATTRIBUTE sepallength NUMERIC
@ATTRIBUTE sepalwidth NUMERIC
@ATTRIBUTE petallength NUMERIC
@ATTRIBUTE petalwidth NUMERIC
@ATTRIBUTE class {Iris-setosa,Iris-versicolor,Iris-
virginica}
@DATA
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-versicolor
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-virginica

Arquivos de Banco de Dados
 O WEKA 3.4.12 também permite que
você importe os dados via JDBC e
ODBC.
 Exemplo:
 Importando dados do Microsoft Access.

Importando dados do
Microsoft Access
 Passo 1 (No Windows XP Professional)
 Vá até o Painel de Controle->Desempenho
e Manutenção->Ferramentas
Administrativas
 Escolha Fontes de Dados (ODBC)
 Na janela DSN do Usuário, escolha
Adicionar...
 Selecione o driver do Microsoft Access e
clique em Concluir. (Neste ponto você pode
evidentemente escolher um outro driver caso
necessite importar dados de outro banco de
dados)
 Digite o nome da fonte no campo Nome da

Importando dados do
Microsoft Access
 Passo 1 (No Windows XP Professional) -
Continuação
 Na seção Banco de Dados, clique em
Selecionar...
 Selecione o arquivo de banco de dados
desejado e clique em OK
 Clique agora em OK para encerrar seu DSN
 Note que seu DSN é agora listado em Fontes
de Dados do Usuário.

Importando dados do
Microsoft Access
 Passo 2
 Crie um arquivo chamado ‘DatabaseUtils.props’
no diretório corrente do Weka 3.4.12;
 O conteúdo deste arquivo deve ser:
jdbcDriver=sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver
jdbcURL=jdbc:odbc:dbname
Onde dbname é o nome que você deu ao seu DSN.
Obs.: Você pode alterar este nome durante a
execução da Interface Explorer do WEKA.

Importando dados do
Microsoft Access
 Passo 3
 Na janela de PreProcess do Explorer WEKA, escolha
Open DB...
 Altere o campo query para lê os dados:
'select * from tablename‘,
onde tablename é o nome da tabela do banco de dados que
você precisa obter os dados.
 Em databaseURL você indica onde os dados serão lidos:
'jdbc:odbc:dbname‘
onde dbname é o mesmo nome que você deu ao DSN do
usuário
 Por fim, clique em OK. Pronto!

Bibliografia

Referências
 Witten, I. H. & Frank, E. Data Mining:
Practical Machine Learning Tools
and Techniques with Java
Implementations. Morgan Kaufmann,
1999.
 http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/index.html

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