corso di laurea specialistica in ingegneria gestionale sistemi informativi per le decisioni

Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale

Sistemi Informativi per le decisioni

a.a. 2008-2009

Waikato Environment for Knowledge Analysis

Data preprocessing e regole associative

Cicolella Claudio, Minetti Elena, Triscari Dario

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

Weka

Weka: preprocess e associate

Preprocess: permette di caricare e modificare i dati su cui eseguire le varie elaborazioni

Asssociate: permette l’elaborazione e valutazione di regole di associazione

Weka

Weka

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

Sezione Header

Sezione Data

• ARFF (Attribute Relationship File Format)

Formato .arff

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

Preprocess

Preprocess

Preprocess

Filtri

Supervisionati: esiste un attributo speciale, il class attribute, che viene usato per guidare le operazioni di filtraggio

Non supervisionati: tratta tutti gli attributi allo stesso modo

Filtri

Attribute: operano su un singolo o piùattributi selezionati

Istanze: operano a livello di tuple prendendo inconsiderazione la totalità degli attributi

Filtri

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi: Discretize

AttributeSelection Istanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

•Questo tipo di filtro serve per convertire gli attributi numerici in etichette stringa.

attributeIndices: permette di selezionare l’attributo o gli attributi da discretizzare

bins: permette di scegliere il numero di bin

makeBinary: se settato “true”rende gli attributi finali in formato binario

useEqualFrequency: se settato “true”verranno formati bin di uguale frequenza invece che di uguale larghezza

findNumBins: ottimizza il numero di bin di uguale larghezza utilizzando il metodo leave-one-out; non è applicabile con useEqualFrequency

desiredWeightOfInstancesPerInterval: larghezza dell’intervallo nella divisione in bin di uguale profondità

ignoreClass: se settato

“true” ignora la classificazione prima di applicare il filtro

invertSelection: se settato “true” il filtro verrà applicato a tutti i campi tranne a quello/i selezionato/i nel box attributeindices

Filtri non supervisionati : Discretize

attributeIndices: permette di selezionare l’attributo da rimuovere

invertSelection: se settato “true” il filtro verrà applicato a tutti i campi tranne a quello/i selezionato/i nel box attributeindices

Filtri non supervisionati : Remove

•Questo tipo di filtro serve per eliminare dal dataset un attributo con tutti i relativi valori.

ignoreClass: se settato “true” ignora la classificazione prima di applicare il filtro

Filtri non supervisionati : ReplaceMissingValue

•Questo tipo di filtro serve per sostituire i valori mancanti all’interno del dataset con la moda nel caso di dati categorici e con la media nel caso di dati numerici .

ntranslatioscaleAMAXA

Avv

*min

min'

ignoreClass: se settato “true” ignora la classificazione prima di applicare il filtro

scale: fattore di scala

translation: fattore di scala

Filtri non supervisionati : Normalize

•Questo tipo di filtro agisce sui range di variazione degli attributi uniformandoli a [0,1] (default) o ad altri intervalli.

v

v' μ= valor medio statistico

σ= deviazione standard

ignoreClass: se settato “true” ignora la classificazione prima di applicare il filtro

Filtri non supervisionati : Standardize

•Questo tipo di filtro applica un altro tipo di normalizzazione ottenendo che gli attributi numerici siano distribuiti con valor medio nullo e deviazione standard unitaria.

invertSelection: permette di invertire la selezione di istanze (solo se sampling senza replacement)

NoReplacement : permette di disabilitare la sostituzione dei valori originali

randomSeed: permette di scegliere il “seme” alla base della generazione dei numeri casuali

sampleSizePercent: permette di scegliere la percentuale del data set originale fornita in output

Filtri non supervisionati : Resample

•Questo tipo di filtro attua una riduzione verticale producendo un sottoinsieme casuale delle istanze del data set sia sostituendo i valori originale che mantenendo quelli già presenti.

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

attributeIndices: permette di selezionare l’attributo o gli attributi da discretizzare

makeBinary: se settato “true”rende gli attributi finali in formato binario

invertSelection: se settato “true” il filtro verrà applicato a tutti i campi tranne a quello/i selezionato/i nel box attributeindices

Filtri supervisionati : Discretize

•Questo tipo di filtro serve per convertire gli attributi numerici in etichette stringa.

Filtri supervisionati : AttributeSelection

•Questo tipo di filtro permette l’accesso alle funzioni di selezione di attributi così come nella sezione Select attributes.

evaluator: permette di selezionare il parametro su cui effettuare la valutazione

search: metodo attraverso cui effettuare la valutazione

numToselect: permette di scegliere numero di attributi da selezionare

startSet: permette di selezionare un elenco di attributi da ignorare

threshold: valore soglia del valutatore

biasToUniformClass: permette di settare un valore che varia da 0 (non variando la distribuzione) a 1 (rendendo la distribuzione uniforme)

invertSelection: permette di invertire la selezione di istanze (solo se sampling senza replacement)

NoReplacement : permette di disabilitare la sostituzione dei valori originali randomSeed:

permette di scegliere il “seme” alla base della generazione dei numeri casuali

sampleSizePercent: permette di scegliere la percentuale del data set originale fornita in output

Filtri supervisionati : Resample

•Questo tipo di filtro produce un sottoinsieme di valori casuali del data set originale con o senza replacement. In aggiunta rispetto alla versione non supervisionata, tenta di mantenere la distribuzione dell’attributo classe o di correggerne il bias.

•Weka•Formato .arff•Preprocess

Non supervisionatiAttributi:

DiscretizeRemove

ReplaceMissingValuesNormalize

StandardizeIstanze:

ResampleSupervisionati

Attributi:Discretize

AttributeSelectionIstanze:

Resample

•AssociateApriori

Argomenti

Weka: preprocess e associate

Associate

Associate

Alcuni esempi:

•Apriori: algoritmo Apriori per le regole associative

•PredictiveApriori: algoritmo Apriori che trova regole di associazione ordinate per accuratezza nella predizione; questo parametro è ricavato da una combinazione di confidenza e supporto

•Tertius: algoritmo a conferma guidata durante la scoperta diregole di associazione

Algoritmi per regole associative

Come funziona Apriori in Weka ?

Apriori in Weka comincia con il supporto minimo all'estremo superiore e diminuisce il supporto di Delta ad ogni iterazione. Si arresta quando è stato generato il numero richiesto di regole, oppure è stato raggiunto l'estremo inferiore per il supporto minimo.

Regole associative: Apriori

car: settato “true” vengono generate regole associative dove il class attribute è conseguente

classIndex: indice del class attribute; se settato a -1 l’ultimo attributo è preso come class attribute

delta: permette di settare il valore delta

metricType: permette di scegliere la metrica secondo cui ordinare e selezionare i risultati

lowerBoundMinSupport: lower bound per il supporto

Regole associative: Apriori

Data la regola L => R:

• confidence = Pr(L,R) / Pr(L)

• lift = Pr(L,R) / Pr(L)*Pr(R)

• leverage = Pr(L,R) - Pr(L)*Pr(R)

• conviction = Pr(L)*Pr(not R) / Pr(L,R)

Apriori: metricType

numRules: permette di selezionare il numero di regole che si vuole vengano generate

removeAllMissingCols: rimuove dal dataset le colonne con tutti i valori mancanti.

upperBoundMinSupport: upper bound per il supporto minimo

minMetric: considera solo le regole che superano questo valore

outputItemSets: se settato “true”vengono mostrati gli itemset frequenti

verbose: se abilitato esegue l’algoritmo in modalità verbose

Regole associative: Apriori

Associate

Associate