Exercício 1
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Exercício 1
• Rodar o algoritmo de classificação J4.8 do Weka variando:
– o parâmetro M(2, 4, 5)– para o melhor valor de M encontrado, variar os métodos
de teste:» cross-validation (2 valores)» % split
• anotar o número de exemplos classificados corretamente e incorretamente em cada caso
• Escolher um dos arquivos: iris, viajar ou lentes
Exercício 2– Rodar o algoritmo de regressão (árvores) M5P do Weka
variando os parâmetros» R – para gerar árvore de regressão com valores
numéricos nas folhas» N – árvore com e sem processo de poda
M – número mínimo de instâncias (4, 8)– anotar para cada caso :
» o valor do erro médio absoluto» Número de regras
– Usar o arquivo carros, completando as informações para gerar o arquivo auto_mpg_menor.txt, transformando antes para .arff
Dados• Auto.mpg reduzido: 120 exemplos
• atributos:– número de cilindros (categórico: 3, 4, 6, 8)– deslocamento (numérico) – potência (numérico)– peso (numérico)– ano (categórico: 70.71, 72, 73, 74)– aceleração (numérico)– origem (categórico: 1, 2, 3)– consumo (numérico)
Exercício 3– Rodar o algoritmo de regressão (regras) M5Rules do
Weka variando os parâmetros» R – para gerar regras de regressão com valores
numéricos nas classes» N – árvore com e sem processo de poda
M – número mínimo de instâncias (4, 8)– anotar para cada caso :
» o valor do erro médio absoluto» Número de regras
– Usar o arquivo carros, completando as informações para gerar o arquivo auto_mpg_menor.txt, transformando antes para .arff
Exercício 4
• Executar o algoritmo de agrupamento SimpleKMeans do WEKA,
• com números diferentes de clusters (2, 3,5)• Para cada um dos casos relatar os centróides
encontrados para os arquivos:– exemplo_clustering.arff– viajar.arff
Exercício
– Executar o algoritmo Apriori do Weka, para os conjuntos de dados:
– carros_3V.arff– viajar.arff– (aplicar discretização dos dados – algoritmo Apriori só
aceita atributos nominais
– Para cada um dos conjuntos de dados, descrever as 3 melhores regras e explicar seu significado