WEKA Regole associative WEKA Regole associative

Sistemi Informativi
A. A. 2013/14
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Explorer
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Preprocess
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I formati ammessi sono .arff e .csv
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Attributi
Statistiche dell’attributo
selezionato
Istogramma che mostra le
distribuzioni di valori di un
attributo rispetto ad un altro
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Tutti gli attributi sono stati selezionati
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Classificazione
Viene scelto l’algoritmo di classificazione o regressione
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Classificazione
Elenco degli algoritmi implementati
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Classificazione
Vengono impostati i parametri
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Classificazione
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Classificazione
Altre opzioni
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Classificazione
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Classificazione
Scelta dell’attributo target
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Classificazione
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Classificazione
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Classificazione
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Classificazione
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Classificazione
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Clustering
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Clustering
Quando i dati non sono categorici viene visualizzata
la distribuzione dei valori di un attributo
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Clustering
Scelta dell’algoritmo di clustering
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Clustering
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Clustering
Impostazione dei parametri
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Clustering
Il numero di cluster voluti. Con “-1” il numero di cluster
viene automaticamente trovato da WEKA.
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Clustering
Per ignorare alcuni attributi
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Clustering
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Clustering
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Clustering
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Clustering
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Clustering
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Clustering
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Clustering
Spostamento casuale dei punti nella rappresentazione.
Serve per mettere in evidenza eventuale concentrazioni di punti.
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Clustering
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Regole associative
Occorre avere un insieme di dati categorici
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Regole associative
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Regole associative
Scelta dell’algoritmo
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Regole associative
Cambiare i parametri (come il supporto minimo)
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Regole associative
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
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Importanza degli attributi
Gli attributi “outlook” e “humidity” sono importanti nel
caratterizzare l’attributo “play”.
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Visualizzazione dei dati
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Visualizzazione dei dati
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Visualizzazione dei dati
Visualizzazione grafica dei valori degli attributi
attraverso grafici 2D.
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