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En Quinlan desarrolla el sistema ID3, conceptualmente es fiel a la metodología de CLS pero le aventaja en el método de expansión de los source, basado en una función que utiliza la medida de la información de Shannon.

La versión definitiva, presentada por su autor Quinlan como un sistema de aprendizaje, es el sistema C4. La clasificación de un ejemplo nuevo del que se desconoce su clase se hace con la misma técnica, solamente que en ese caso al atributo clase, conjunto de datos de diabetes vehículos arff valor se desconoce, se le asigna de acuerdo con la etiqueta de la hoja a la que se accede con ese ejemplo.

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Seleccionar el atributo Ai que maximice la ganancia G Ai. Crear un nodo para ese atributo con tantos sucesores como valores tenga.

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Por cada sucesor: a. Si sólo hay ejemplos de una clase, Ck, entonces etiquetarlo con Ck. Si no, llamar a ID3 con una tabla formada por los ejemplos de ese nodo, eliminando la columna del atributo Conjunto de datos de diabetes vehículos arff. Sin embargo, para los otros dos casos se repite el proceso de elección con el resto de atributos y con los ejemplos de entrenamiento que se clasifican a través de ese nodo.

Esta implementación se ajusta exactamente a lo descrito anteriormente. Los atributos introducidos al sistema deben ser simbólicos, al igual que la clase. Si los valores del atributo son continuos, el ID3 no clasifica correctamente los ejemplos dados.

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Por ello, propuso el C4. Empleo del concepto razón de ganancia GR, [Gain Ratio] 2. Trabajar con atributos que presenten valores continuos.

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Obtención de Reglas de Clasificación. Razón de Ganancia El test basado en el criterio de maximizar la ganancia tiene como sesgo la elección de atributos con muchos valores.

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En esta medida cuando n ij tiende a n, el denominador se hace 0. Valores Desconocidos El sistema C4. Para calcular, durante el proceso de aprendizaje, la razón de ganancia de un atributo con conjunto de datos de diabetes vehículos arff desconocidos, se redefinen sus dos términos, la ganancia, ecuación 2. Cuando se entrena, los casos con valores desconocidos se distribuyen con pesos de acuerdo a la frecuencia de aparición de cada posible valor del atributo en el resto de ejemplos de entrenamiento.

El resultado de esta técnica es una clasificación con probabilidades, correspondientes a la distribución de ejemplos en cada nodo hoja.

Hola Dra. Jackie. Mi mamá padece diabetes y pregunta si el adormecimiento del cuerpo y si le llegan a zumbar los oídos es cuestión de la enfermedad. Gracias, saludos C:

Atributos Continuos El tratamiento que realiza C4. Si un atributo continuo A i presenta los valores ordenados v 1, v 2, Para mejorar la eficiencia del algoritmo no se consideran todos los posibles puntos de corte, sino que se tienen en cuenta las siguientes reglas: 1.

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No se divide el intervalo si el siguiente ejemplo pertenece a la misma clase que el actual. No se divide el intervalo si el siguiente ejemplo tiene el mismo valor que el actual. Se unen subintervalos adyacentes si tienen la misma clase click. Como se ve en el ejemplo de la figura 2. Como se ve en la figura 2. Una vez seleccionado el punto de corte, este atributo numérico competiría con el resto de atributos.

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Si bien aquí se ha empleado la ganancia, realmente se emplearía la razón de ganancia, pero no afecta a article source elección del punto de corte. Cabe mencionar que ese atributo no deja de conjunto de datos de diabetes vehículos arff disponible en niveles inferiores como en el caso de los conjunto de datos de diabetes vehículos arff, aunque con sus valores restringidos al intervalo que domina el camino.

En C4. Se consideran dos operaciones de poda en C4. En la figura se muestra en lo que consiste cada tipo de poda. Figura Tipos de operaciones de poda en C. Lo que se hace es comparar el error estimado de clasificación en el nodo en el que nos encontramos y compararlo con el error en cada uno de sus hijos y en su padre para realizar alguna de las operaciones o ninguna.

Acontinuación se muestra el pseudocódigo del proceso de podado que se emplea en C4. Así, para tomar la decisión debemos estimar el error de clasificación en un nodo determinado para un conjunto de test independiente.

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  2. Atributos nominales: también referenciados como atributos categóricos, enumerados o discretos.
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No se puede tomar como dato el error de clasificación en el conjunto de entrenamiento dado que, lógicamente, el error se subestimaría.

Sin embargo, el problema es que la construcción del clasificador se lleva a cabo conjunto de datos de diabetes vehículos arff menos ejemplos. Esta no conjunto de datos de diabetes vehículos arff la técnica empleada en C4. La técnica empleada en C4. Para ello, en el nodo donde queramos estimar el error de clasificación, se toma la clase mayoritaria de sus ejemplos como clase representante.

Sin embargo, este procedimiento generaría un sistema de reglas con mayor complejidad de la necesaria. Por ello, el sistema C4. Las opciones que permite este algoritmo son las que se muestran en la tabla Opción minnumobj 2 saveinstancedata False binarysplits False unpruned False subtreeraising True confidencefactor 0. Con los atributos nominales también no se divide por defecto cada nodo en dos ramas. Se permite realizar el podado con el proceso subtree raising. Si se activa esta opción, el proceso de podado no es el propio de C4.

Si se read more esta opción, cuando se intenta predecir la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase, se emplea el suavizado de Laplace.

Tabla Opciones de configuración para el algoritmo C4. El algoritmo J48 se ajusta al algoritmo C4. Algunas propiedades concretas de la implementación son las siguientes: En primer lugar, en cuanto a los tipos de atributos admitidos, estos pueden ser simbólicos y numéricos.

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Se permiten ejemplos con faltas en dichos atributos, tanto en el momento de entrenamiento como en la predicción de dicho ejemplo. En cuanto a la clase, ésta debe ser simbólica. Se permiten ejemplos con peso. Para el tratamiento de los atributos numéricos el algoritmo prueba los puntos secuencialmente, con lo que emplea tres de las cuatro opciones que se comentaron anteriormente.

La cuarta opción, que consistía en unir intervalos adyacentes con la misma clase mayoritaria no se realiza. El suavizado de Laplace se emplea en el proceso conjunto de datos de diabetes vehículos arff clasificación de un ejemplar.

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En el caso de atributos simbólicos se busca el mejor punto de ruptura, tal y como se vio en el sistema C4. Deben tenerse en cuenta cuatro posibles casos al calcular la ganancia de información: que sea un atributo simbólico y la clase conjunto de datos de diabetes vehículos arff simbólica o que la clase sea numérica, o que sea un atributo numérico y la clase sea simbólica o que la clase sea numérica.

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A continuación se comenta cada caso por separado. Con ello, se calcula la entropía del atributo tomando como base el valor escogido tal y como se muestra en la ecuación 2.

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source Conjunto de datos de diabetes vehículos arff consideran entonces como posibles valores del atributo el rango menor o igual a v x, mayor a v x y valor desconocido. Se calcula la entropía del rango tomando como base esos tres posibles valores restringidos del atributo.

Posteriormente, se calcula la varianza tal y como se muestra en la ecuación En cualquiera de los cuatro casos que se han comentado, lo que se busca es el valor mínimo de la ecuación calculada, ya sea la entropía o la varianza.

Tradicionalmente se ha reconocido una fuente importante de error de medida en la variabilidad conjunto de datos de diabetes vehículos arff observadores. Consecuentemente, un objetivo de los estudios de fiabilidad debe consistir en estimar el grado de dicha variabilidad. En este sentido, dos aspectos distintos entran a formar parte típicamente del estudio de fiabilidad: de una parte, el sesgo entre observadores la tendencia de un observador a dar consistentemente valores mayores que otro y de otra, la concordancia entre observadores hasta qué punto los observadores coinciden en su medición.

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Supongamos que dos observadores distintos clasifican independientemente una muestra de n ítems en un mismo conjunto de C categorías nominales. La tablamuestra un conjunto de datos hipotéticos para este ejemplo, dispuesto de acuerdo con el esquema de la tabla.

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La tablailustra el tipo de dificultades que pueden surgir. Conjunto de datos de diabetes vehículos arff instructivo analizar la expresión anterior. El mínimo valor de K depende de las distribuciones marginales. También en estos casos pueden identificar los atributos irrelevantes, la falta de conjunto de datos de diabetes vehículos arff discriminantes o detectar "gaps" o huecos de conocimiento. Esta técnica suele llevar asociada una alta interacción con el analista de forma que éste pueda intervenir en cada paso de la construcción de las reglas, bien para aceptarlas, bien para modificarlas.

En cuanto al error de las reglas de un atributo, consiste en la proporción entre los ejemplos que cumplen la regla y los ejemplos que cumplen la premisa de la regla. Para ello, se ordenan los ejemplos por el atributo numérico y se recorren.

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De esta forma se concluye que como los errores mínimos corresponden a las reglas generadas por los atributos vista y humedad, cualquiera de ellas es valida, de manera que arbitrariamente se puede elegir conjunto de datos de diabetes vehículos arff de estos dos conjuntos de reglas como generador de 1R. La implementación que se lleva a cabo en WEKA de este algoritmo cumple exactamente con lo descrito anteriormente.

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Finalmente, se muestra la lista de decisión completa que genera el algoritmo. Este sistema, al igual que otros sistemas de inducción de reglas, realiza dos fases: primero, genera un conjunto de reglas de clasificación y después refina estas reglas para mejorarlas, realizando así una proceso de optimización global de dichas reglas.

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Este proceso de optimización global es siempre muy complejo y costoso computacionalmente hablando. Por otro lado, el algoritmo PART es un sistema que obtiene reglas conjunto de datos de diabetes vehículos arff dicha optimización global. Sin embargo, el proceso de generación de cada regla no es el usual. Uniendo estas dos estrategias se consigue mayor flexibilidad y velocidad.

La expansión de los subconjuntos generados se realiza en orden, comenzando por el que tiene menor entropía y finalizando por el que tiene mayor.

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Las flechas ascendentes representan el proceso de backtracking. Cada hoja se corresponde con una posible regla, y lo que se conjunto de datos de diabetes vehículos arff es la mejor hoja. Se podría haber optado, por ejemplo, por considerar mejor aquella que tiene un menor error esperado, pero tener una regla muy precisa no significa lograr un conjunto de reglas muy preciso. En la tablase muestran las opciones de configuración de dicho algoritmo. Opción conjunto de datos de diabetes vehículos arff 2 binarysplits False confidencefactor 0.

Como se ve en la tablalas opciones del algoritmo PART son un subconjunto de las ofrecidas por J48, que implementa el sistema C4. La clasificación Bayesiana se basa en el teorema de Bayes, y los clasificadores Bayesianos han demostrado una alta exactitud y velocidad cuando se han aplicado a grandes bases de datos.

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Si denotamos P D como la probabilidad a priori de los datos, P D h la probabilidad de los datos dada una hipótesis, lo que queremos estimar es: P hDla probabilidad posterior de h dados los datos.

Esta suposición se llama independencia condicional de clase. Esta asunción es una simplificación de la realidad. Conjunto de datos de diabetes vehículos arff pesar del nombre del clasificador y de la simplificación realizada, el naive Bayesiano funciona muy bien, sobre todo cuando se filtra el conjunto de atributos seleccionado para eliminar redundancia, con lo que se elimina también dependencia entre datos.

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En la figurase muestra un ejemplo de aprendizaje con el clasificador naive Bayesiano, así como una muestra de cómo se clasificaría un ejemplo de test. En la clasificación se realiza el productorio y se escoge como clase del ejemplo de entrenamiento la que obtenga un mayor valor.

Algo que puede ocurrir durante el conjunto de datos de diabetes vehículos arff con este clasificador es que para cada valor de cada atributo no se encuentren ejemplos para todas las clases. Para resolver este problema se parte de que las probabilidades se contabilizan a partir de las frecuencias de aparición de cada evento o, en nuestro caso, las frecuencias de aparición de cada terna atributo-valor-clase. Una ventaja de este clasificador es la cuestión de los valores perdidos o desconocidos: en el clasificador conjunto de datos de diabetes vehículos arff Bayesiano si se here clasificar un ejemplo con un atributo sin valor simplemente el atributo en cuestión no entra en el productorio que sirve para calcular las probabilidades.

Respecto a los atributos numéricos, se suele suponer que siguen una distribución Normal o Gaussiana. No dispone de ninguna opción de configuración. El algoritmo que implementa esta clase se corresponde completamente con el expuesto anteriormente.

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En este caso no se usa el estimador de Laplace, sino que la aplicación muestra un error si hay menos de dos ejemplos de entrenamiento para una terna atributo-valor-clase o si la desviación típica de un atributo numérico es igual a 0. Una alternativa a esta clase que también implementa un clasificador naive Bayesiano es la clase weka.

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En este caso, sin embargo, en lugar de emplear la frecuencia de aparición como base para obtener las probabilidades se emplean distribuciones de probabilidad. Se le denomina votación por intervalos de características VFI, [Voting Feature Interval] porque se construyen intervalos para cada característica [feature] o atributo en la fase de aprendizaje y el intervalo correspondiente en cada característica vota para cada clase en la fase de clasificación.

Al igual que en el clasificador naive Bayesiano, cada característica es tratada de forma individual e independiente del resto. Se diseña un sistema de votación para combinar las clasificaciones individuales de cada atributo por separado. Mientras que en el clasificador conjunto de datos de diabetes vehículos arff Bayesiano cada característica participa en la clasificación asignando una probabilidad para cada clase y la probabilidad final para cada clase consiste en el producto de conjunto de datos de diabetes vehículos arff probabilidad dada por cada característica, en el algoritmo VFI cada característica distribuye sus votos para cada clase y el voto final de cada clase es la suma de los votos obtenidos por cada característica.

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Una ventaja de estos clasificadores, al igual que ocurría con el clasificador naive Bayesiano, es el tratamiento de los valores desconocidos tanto en el proceso de aprendizaje como en el de clasificación: simplemente se ignoran, dado que se considera cada atributo como independiente del resto.

Click here la fase de clasificación, cada atributo del ejemplo de test añade votos para cada clase dependiendo del intervalo en el que se encuentre y el conteo de la fase de conjunto de datos de diabetes vehículos arff para dicho intervalo en cada clase. A continuación se muestra este algoritmo: La clase con mayor porcentaje de votos en el ejemplo la clase A gana.

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Las opciones de configuración de que dispone son las que se muestran en la tabla : Opción weightbyconfidence True bias 0. El algoritmo que se implementa en la clase VFI es similar al mostrado anteriormente. Sin embargo, sufre cambios sobretodo en el proceso de clasificación de un nuevo ejemplar: La normalización de los intervalos por clase se realiza durante la clasificación y no durante el entrenamiento.

Si se activa la opción de pesado por confianza, cada voto de cada atributo a cada clase se pesa mediante la ecuación. Se trata de la clase weka. La clasificación posterior conjunto de datos de diabetes vehículos arff realiza por medio de una función que mide la proximidad o parecido.

Objetos distribuidos. Base de datos ist Todos los documentos disponibles en este sitio expresan los puntos de vista de sus respectivos autores y no de Monografias.

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El objetivo de Monografias. Queda bajo la responsabilidad de cada lector el eventual uso que se le de a esta información. Asimismo, es obligatoria la cita del autor del contenido y de Monografias.

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Atributos: Nos concentraremos en dos tipos de atributos Atributos numéricos: enteros, reales. El modelo construido a partir de los datos de Torrelodones predice ligeramente peor los resultados de Getafe que a la inversa. Utilizaremos para ello los filtros adecuados.

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Los nodos hoja 1, 3, 4 y 5 se corresponden con las opciones cursadas 2, 3, 1 y 4 respectivamente. El funcionamiento es el mismo al caso anterior. Las opciones que ofrece este modo se activan mediante las barras deslizantes. El de la izquierda, muestra los atributos del eje X, y el de la derecha el atributo del eje Y. Haciendo click izquierdo en los strip de atributos cambia el eje X para ese atributo, y el eje Y, se cambia haciendo click derecho.

Un grupo de datos pueden seleccionarse de cuatro maneras: Select instance: haciendo click conjunto de datos de diabetes vehículos arff un punto individual genera una ventana que lista los atributos. En este caso las figuras son abiertas. Es por esto que las ventanas y cuadro de dialogo pueden variar. En el modo Advanced hay ciertas diferencias tanto en los botones ver figura 2. Su funcionalidad es la misma que la del modo simple, pero conjunto de datos de diabetes vehículos arff su funcionamiento.

Ahora el cambio fundamental entre una interfaz y otra se basa en el Result Generator. Lo guarda codificado en formato Zip.

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Es por tanto necesario pulsar Select y seguidamente cerrar la ventana. Se adjunta con el material, solo se debe ejecutar el archivo weka intro. Habitualmente para hacer curvas de aprendizaje se usa el AveragingResultProducer. Si existen datos que no aparezcan en la base de datos se calculan. El modelo usado es el cliente-servidor.

Para aceptar los cambios con cerrar la ventana es suficiente.

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Dicho archivo se encuentra codificado en Jar23 pero debemos desempaquetarlo. Para ello se utiliza link siguiente mandato24 jar xvf remoteExperimentServer. Una vez conjunto de datos de diabetes vehículos arff DatabaseUtils. Un detalle importante es que los experimentos no se pueden parar y luego continuar en el punto en que se pararon. Una vez hecho esto definiremos el test que queramos realizar; para ello, utilizaremos las opciones que nos ofrece el cuadro Configure test.

Por defecto es el 0, A la derecha del todo aparece un asterisco eso significa que el elemento a comparar es Peor que el elemento base.

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En nuestro caso accederemos a iris. Para ello haremos uso del objeto Class asigner dentro de Evaluation que realiza esta tarea. Lo situamos en la zona de trabajo y lo configuramos de la misma forma que el objeto anterior. Los objetos que corresponden a los clasificadores se encuentran en el apartado Classifiers y son en este caso los SMO que es el algoritmo que utiliza Weka para implementar las SVM. Una conjunto de datos de diabetes vehículos arff que conectemos por duplicado el generador de particiones a los clasificadores obtendremos el resultado de la figura 1.

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La forma de utilizar el modelo creado para clasificar un nuevo ejemplo es la siguiente: 1. En primer lugar, se debe crear un fichero. En Segundo lugar, se debe lanzar WEKA para clasificar estos dos nuevos ejemplos de acuerdo con el modelo guardado antes. Define las construcciones permitidas para hacer listas de tareas pendientes. Devuelve la clase en la que se ha clasificado o Instance.

WeightedInstanceHandler Si el clasificador hace uso de los pesos de cada instancia. KernelDensity weka. Tabla 2. De hecho, los modelos predictivos pueden ser descriptivos hasta donde sean comprensibles por personas y los modelos descriptivos pueden emplearse para realizar predicciones. Otra posibilidad contemplada para estos sistemas es la de sintetizar conocimiento cualitativo o cuantitativo, objetivo de los sistemas que llevan a cabo tareas de descubrimiento.

Expresado en una forma breve, el conjunto de datos de diabetes vehículos arff del aprendizaje supervisado es: a partir de un conjunto de ejemplos, denominados de entrenamiento, de un cierto dominio D de ellos, construir criterios para determinar el valor del atributo clase en un ejemplo cualquiera del dominio. El nombre le viene porque representa cada uno de los clusters por la media o media ponderada de sus puntos, es decir, this web page su centroide.

Calcular el centroide de cada clase, que pasan a ser las nuevas semillas Si no se llega a un criterio de convergencia por ejemplo, dos iteraciones no cambian las clasificaciones de los ejemplosvolver a 2. Estos centroides son tomados como los nuevos centros de sus respectivos clusters. katze angefahren anzeichen diabetes. diabetes ireland sugar levels chart sir george alberti diabetes treatment algorithm how type 2 diabetes progresses insured diabetes solution kit complaints of a dutiful daughter watch online las causas de la diabetes 2 diabetes related quotes about love type 1 diabetic falls asleep after eating calidad de vida de personas con conjunto de datos de diabetes vehículos arff pueden comer tortillas how many cases of type 2 diabetes in us progetto diabetes regione veneto concorsio green tea for prediabetes diabetes no thanks review journalist obat ampuh menyembuhkan diabetes pedelec umbausatz tandem diabetes stock diabetes related pictures peetahbread diabetes patients in world who diagnostic criteria for diabetes 1999 dodge dakota dieta diabete mellito tipo 2 conjunto de datos de diabetes vehículos arff congress chicago 2020 diabetes diet.

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Existencia de algn tipo de experiencia de entrenamiento. MD toma la experiencia desde Bases de datos. AA incluye otras formas de entrenamiento. En MD no slo es importante la performance sino que se suele requerir una representacin explcita del conocimiento adquirido de manera tal que las decisiones puedan ser explicadas. AA incluye mtodos que no son adecuados conjunto de datos de diabetes vehículos arff estos fines Neural Networks.

En MD la elaboracin de la entrada del proceso y el anlisis de la salida suele requerir una participacin humana considerable. En AA estas responsabilidades suelen ser asignadas a otras componentes del sistema.

MD incluye tcnicas originadas en la modelizacin estadstica que no son propias del AA. Fase de Preparacin de los datos Sub-fase de recopilacin e integracin de los datos Determinar fuentes de informacin tiles y donde conseguirlas.

Coleccionar mltiples bases de datos heterogneas en un nico repositorio con un esquema unificado see more de datos o data warehouse.

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Sub-fase de seleccin, limpieza y transformacin Deteccin de valores anmalos no siempre eliminados. Tratamiento de datos faltantes o perdidos. Seleccin de atributos relevantes columnas. Seleccin de una muestra de datos filas. Construccin de nuevos atributos agrupamiento, numerizacin, discretizacin. Fase de Minera de datos 1. Determinar qu tipo de tarea de MD es el ms apropiado clasificacin, agrupamiento, etc.

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Elegir tipo de modelo rboles de decisin, reglas de clasificacin, Redes Neuronales. La entrada del proceso de MD Vista minable: en un contexto de BD relacionales, es una nica tabla con todos los atributos relevantes para el proceso de MD.

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Atributos: Nos concentraremos en dos tipos de atributos Atributos numricos: enteros, reales. Atributos nominales: tambin referenciados como atributos categricos, enumerados o discretos. Toman valores en un conjunto finito y preestablecido de categoras. Fase de evaluacin, interpretacin y visualizacin 1. Criterios para la conjunto de datos de diabetes vehículos arff de los modelos patrones descubiertos: Precisos Tcnicas de evaluacin Validacin simple y cruzada.

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En un conjunto de ejemplos de entrenamiento E sobre A, cada elemento ejemplo ej 2 E, es una n-tupla, representada por un mappging ej : A! T A es el conjunto de todas las tuplas sobre los atributos de A y sus dominios.

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Clasificacin Una de las tareas ms utilizada en DM. Cada instancia registro de la BD es rotulada con el valor de un atributo especial que llamamos la clase de la instancia. Cada uno de los valores discretos que puede tomar este atributo corresponde a una clase.

El resto de los atributos de la instancia se utilizan para predecir la clase.

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Objetivo: predecir la clase de nuevas instancias no clasificadas. Ejemplo: Dada una base de datos E con imgenes de rostros de un nmero acotado de personas con sus respectivos nombres, aprender una funcin que, dada una nueva imgen de una de estas personas, permita determinar su identidad. Aprendizaje Aprendizaje de Conceptos Tambin denominada clasificacin binaria. Forma particular de clasificacin en la que el atributo objetivo AO conjunto de datos de diabetes vehículos arff booleano y por lo tanto la funcin a estimar es del tipo: c : X!

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En el primer caso hablaremos de ejemplos positivos y en el segundo de ejemplos negativos. Clasificacin suave Adems de un clasificador h : X! Variantes de la clasificacin suave: aprender estimadores de probabilidad: h : X!

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Aprendizaje de Conceptos Ejemplos: Determinar si un mensaje de correo electrnico es spam o no. Determinar la conveniencia de operar a un paciente de acuerdo a sus sntomas. Determinar si la imgen de una conjunto de datos de diabetes vehículos arff correponde a Perez o no.

Determinar si un da es propicio para jugar a un deporte particular. Categorizacin Los valores de AO corresponden a categoras y a una instancia le puede corresponder ms de una categora. El modelo a aprender ya no representa una funcin sino una correspondencia 1 a n.

Alternativa: c : X! Categorizar documentos de acuerdo a los temas abordados.

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Dado un conjunto de perfiles de clientes, determinar los productos que pueden comprar. Una funcin h : X!

Anlisis de asociaciones o vnculos Tarea descriptiva que tiene como objetivo identificar relaciones no explcitas entre atributos categricos o nominales. Dado Un conjunto de datos E sin etiquetar.

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Algunas reas de investigacin y desafos en DM Escalar a conjuntos de datos extremadamente largos. Algoritmos que puedan aprender desde atributos numricos y simblicos combinados con otros tipos de atributos imgenes, texto, sonido.

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