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きみえいさやま
5 years ago
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1 AI Programming data mining ( Plug in Weka to Eclipse) Review of Identification Tree Run bouncing ball in Weka Run bouncing ball in Eclipse

2 How about color? weight? rubber? Please write down their formulae. Color: 0.69 Weight: 0.94 Rubber: 0.61

3 For the case of Size = small, continue to split this note How about other two cases? Split or not? Why? - medium? - large? Finish splitting? Why?

4 Home Work 1. Please read the article decision-tree-article 2. Implement and generating ID tree on the bouncing ball dataset, ball.arff using Weka. (correctly generate ball.arff file and then use Weka)

5 Weka の実行これが Weka の起動画面です Explorer を押します

6 Weka の実行この画面からデータを開いたりデータマイニングをしたりします

7 Select attribute with the maximum information gain, which is 'outlook' for splitting

8 Apply ID3 to each child node of this root, until leaf node or node that has entropy=0 are reached.

9 @relation weather outlook {sunny, overcast, temperature humidity windy {TRUE, play {yes, sunny,85,85,false,no sunny,80,90,true,no overcast,83,86,false,yes rainy,70,96,false,yes rainy,68,80,false,yes rainy,65,70,true,no overcast,64,65,true,yes sunny,72,95,false,no sunny,69,70,false,yes rainy,75,80,false,yes sunny,75,70,true,yes overcast,72,90,true,yes overcast,81,75,false,yes rainy,71,91,true,no

10 データセットの作成例として bounce ball のデータセットを作成しデータマイニングをしてみましょう Ball Size Color Weight Rubber? Result(Bounce?) 1 Small Green Light Yes Yes 2 Small Blue Medium No No 3 Medium Red Medium No No 4 Small Red Medium Yes Yes 5 Large Green Heavy Yes Yes 6 Medium Blue Heavy Yes No 7 Medium Green Heavy Yes No 8 Small Red Light No No

11 データセットの書式 Weka では arff 形式のファイルが推奨されているデータセットの名前以下に csv Size Color Weight Rubber Bounce Small,Green,Light,Yes,Yes 名義属性は {} でくくってカンマ区切り数値の場合は Numeric,integer,re al 文字列の場合は String 等で指定する data フォルダ内のサンプルも参考にしてもよい Weka では大文字小文字を区別します csv 形式のファイルも読み込めますが推奨はされません

12 データセットの読み込み Preprocess タブを開き Open file を押します

13 データセットの読み込み ( インストール場所 ) data 内にサンプルのデータセットが置いてあります

14 データセットの読み込み書式が間違っている場合は以下の様なエラーが出るので間違っている部分を修正しましょう

15 Weka の実行 Classify タブを開き Choose を押します

16 アルゴリズムの指定アルゴリズムの一覧が表示されるので trees フォルダの中にある Random Tree を選択します

17 評価方法の指定初期設定では Cross-validation( 交差検定 ) になっていますが Use training set に変更します ( 全てを学習データとする )

18 Weka の実行 Start を押すと解析を実行します

19 Weka の実行結果が右側に表示されたら結果のリストを右クリックし Visualize tree を選択します

20 J48 による解析 J48 アルゴリズムによる解析結果

21 RandomTree による解析 Randomtree アルゴリズムによる解析結果

22 新しいデータの予測データセットに不明なデータを追加します不明なデータは? と書く

23 設定の追加 More Options を開き Output predictions を PlainText に変えます

24 予測結果マイニングを実行すると不明な部分が Yes と予測されました

25 ID Trees to Rules Once an ID tree is constructed successfully, it can be used to generate a rule-set, which will serve to perform the necessary classifications of the ID tree. This is done by creating a single rule for each path from the root to a leaf in the ID tree. R1: if (size = large) then (ball does bounce) R2: if (size = medium) then (ball does not bounce) R3: if (size = small) (rubber = no) then (ball does not bounce) R4: if (size = small) (rubber = yes) then (ball does bounce)

Refined Rules R1: if (size = large) then (ball does bounce) R2: if (size = medium) then (ball does not bounce) R3: if (size = small) (rubber = no) then (ball does not bounce) R4: if (size = small)

26 Refined Rules R1: if (size = large) then (ball does bounce) R2: if (size = medium) then (ball does not bounce) R3: if (size = small) (rubber = no) then (ball does not bounce) R4: if (size = small) (rubber = yes) then (ball does bounce) Rules are used in rule-based (forward chaining or backward chaining) systems. R1: if (size = large) then (ball does bounce) R2: if (size = medium) then (ball does not bounce) R3: if (rubber = no) then (ball does not bounce) R4: if (size = small) (rubber = yes) then (ball does bounce)

27 ball.csv

28 Size Color Weight Rubber Bounce Small,Green,Light,Yes,Yes Small,Blue,Medium,No,No Medium,Red,Medium,No,No Small,Red,Medium,Yes,Yes Large,Green,Heavy,Yes,Yes Medium,Blue,Heavy,Yes,No Medium,Green,Heavy,Yes,No Small,Red,Light,No,No

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