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Copy of WEKA

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by

Juan Reyes

on 28 November 2014

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Transcript of Copy of WEKA

Herramienta de trabajo

Knowledge Flow
Objetivo
Se define el nombre de la relación.
Su formato es el siguiente:

@relation <nombre-de-la-relación>

Donde <nombre-de-la-relación> es de tipo String.

¿Qué es Weka?
Weka es un acrónimo de Waikato Environment for Knowledge Analysis, ”Medio Ambiente para el Análisis del Conocimiento”, es un entorno para experimentación de análisis de datos
.

4.4 Herramienta para análisis del
conocimiento, selección de datos,
extracción de reglas.

Declaraciones de atributos.
En esta sección se declaran los atributos que compondrán nuestro archivo junto a su tipo.
La sintaxis es la siguiente:

@attribute <nombre-del-atributo> <tipo>

Donde <nombre-del-atributo> es de tipo String

Ejemplo:

@attribute tiempo {soleado,lluvioso,nublado}

Permite generar proyectos de minería de datos mediante la generación de flujos de información.


Aplicar, analizar y evaluar las técnicas más relevantes de análisis de datos, principalmente las provenientes del aprendizaje automático, sobre cualquier conjunto de datos.
¿Para que sirve Weka?
Marco teórico
La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.

Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.

El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

Marco conceptual
Historia
En 1993, la Universidad de Waikato de Nueva Zelanda inició el desarrollo de la versión original de Weka.
En 1997, se decidió reescribir el código en Java incluyendo implementaciones de algoritmos de modelado.
En 2005, Weka recibe de SIGKDD el galardón "Data Mining and Knowledge Discovery Service".
En 2006, Pentaho Corporation adquirió una licencia exclusiva para usar Weka para Inteligencia de negocios.
Nativamente Weka trabaja con un formato denominado ".arff", acrónimo de Attribute-Relation File Format.

El formato de archivo está compuesto por una estructura claramente diferenciada en 3 partes:

Cabecera:
Sección de datos.
Declaramos los datos que componen la relación separando entre comas los atributos y con saltos de línea las relaciones.
Ejemplo:

@data
4,3.2

La interfaz Explorer (Explorador) dispone de varios paneles que dan acceso a los componentes principales del área de trabajo.
El panel "Preprocess" dispone de opciones para importar datos de una base de datos, de un fichero CSV, etc.

El panel "Classify" permite al usuario aplicar algoritmos de clasificación estadística y análisis de regresión.

El panel "Associate" proporciona acceso a las reglas de asociación.

El panel "Cluster" da acceso a las técnicas de clustering o agrupamiento de Weka.

El panel "Selected attributes" proporciona algoritmos para identificar los atributos más predictivos en un conjunto de datos.

El panel "Visualize" muestra una matriz de puntos dispersos.
Experimenter
Permite la comparación sistemática de una ejecución de los algoritmos predictivos de Weka sobre una colección de conjuntos de datos.
Entorno consola para invocar directamente con java a los paquetes de Weka
Simple CLI
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