Este documento descreve a classificação de dados usando técnicas de aprendizagem de máquina, incluindo árvores de decisão, k-vizinhos mais próximos e bayesiano. Ele compara o desempenho de classificadores individuais e combinados em quatro conjuntos de dados e analisa a acurácia, taxa de erro e tempo de treinamento.

1. Aprendizagem de Máquina -
Classificadores
Lanylldo Araujo
Prof.: Josenildo Silva
UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO – UEMA
INSTITUTO FEDERAL DO MARANHÃO - IFMA

2. Roteiro
→ Descrição dos Datasets
→ Classificadores Utilizados
→ Decisões de Projeto
→ Acurácia do Classificador
→ Taxa de Erro
→ Tempo de Treinamento
→ Referências
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3. Descrição dos Datasets
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Dataset Instances Attributes Instances Training
Delta 48800 15 14640
Nursery 12960 9 3888
Satimage 6435 37 1930,5
Supermarket 4627 219 1388,1

4. Descrição dos Datasets
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Dataset Descrição Class
Delta Cadastro de
informações
pessoais @attribute class {>50K, <=50K}
Nursery Admissão em
escolas públicas
@attribute Class{ not_recom, recommend,
very_recom, priority, spec_prior}
Satimage Tabela com valores
de números reais
@attribute class {negative, positive}
Supermarket Relação de
produtos por
departamento @attribute 'total' { low, high} % low < 100

5. Classificadores Utilizados
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✔
J48 – árvore de decisão;
✔
IBK – Aprendizagem de máquina ;
✔
NaivesBayes – Teorema de bayes e probabilidade
✔
SMO - Sequential Minimal Optimization;

6. Resultados dos experimentos
Envolvendo os classificadores
J48 e IBK
(Gráficos)
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10. Clique aqui.
Código Fonte
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11. Resultados dos experimentos
de Combinação de Classificadores
J48, IBK,SMO e Naives Bayes
utilizando o Método Stacking.
(Gráficos)
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12. Combinação de Classificadores
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J48 IBK SMO
MetaClassifier
(NB or J48)
X X X
X X

13. Descrição dos Datasets
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Dataset Instances Attributes Instances Training
Nursery 12960 9 3888
Supermarket 4627 219 1388,1

14. Descrição dos Datasets
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15. Descrição dos Datasets
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16. Clique aqui.
Código Fonte
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17. Referências
htmhttp://comments.gmane.org/gmane.comp.ai.weka/3316
http://http://weka.wikispaces.com/
Mitchell, T. Machine Learning. McGraw-Hill, New York, 1997.
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18. Obrigado pela atenção...
Contatos: lanylldo@gmail.com
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