Tabla de contenido
- 1 ¿Cómo funciona el programa weka?
- 2 ¿Qué se puede hacer con weka?
- 3 ¿Qué tipo de algoritmos utiliza weka?
- 4 ¿Cómo interpretar los resultados de weka?
- 5 ¿Qué es un algoritmo de clasificación supervisada?
- 6 ¿Qué tipos de análisis existen en Data Mining?
- 7 ¿Qué tecnologías usa el data mining?
- 8 ¿Qué tecnologías USA data mining?
¿Cómo funciona el programa weka?
Weka contiene una colección de algoritmos para realizar análisis de datos y modelado predictivo, también tiene herramientas para la visualización de estos datos, además provee una interfaz gráfica que unifica las herramientas para que estén a una mejor disposición.
¿Qué se puede hacer con weka?
Weka permite aplicar una gran diversidad de filtros sobre los datos, permitiendo realizar trans- formaciones sobre ellos de todo tipo. Al pulsar el botón Choose dentro del recuadro Filter se nos despliega un árbol en el que seleccionar los atributos a escoger (figura 8).
¿Qué tipo de algoritmos utiliza weka?
En Weka el árbol de decisión está implementado en la clase J48, que es una reimplementación del algoritmo C4.
¿Qué es J48 weka?
El algoritmo J48 de WEKA es una implementación del algoritmo C4. 5, uno de los algoritmos de minería de datos más utilizado. Se trata de un refinamiento del modelo generado con OneR.
¿Qué tipos de archivos se pueden analizar en weka?
Como es el caso de la herramienta Weka que permite realizar diferentes análisis de datos almacenados en bases de datos relacionales (JDBC), archivos CSV y archivos ARFF.
¿Cómo interpretar los resultados de weka?
Se calcula tomando el acuerdo esperado por el azar del acuerdo observado y dividiéndolo por el máximo acuerdo posible. Un valor superior a 0 significa que su clasificador es mejor que el azar (¡debería serlo!). Los índices de error se utilizan para la predicción numérica y no para la clasificación.
¿Qué es un algoritmo de clasificación supervisada?
Básicamente consiste en que, para clasificar automáticamente una nueva muestra, se tiene en cuenta la información que se pueda extraer de un conjunto de objetos disponibles divididos en clases y la decisión de una regla de clasificación o clasificador. …
¿Qué tipos de análisis existen en Data Mining?
Existe una relación entre los tipos de patrones que se pueden descubrir y las tareas empleadas en el proceso de Data Mining o minería de datos….A continuación, presentaremos una breve lista donde se describen estas técnicas.
- Caracterización o resumen.
- Discriminación o contraste.
- Análisis de asociación.
- Clasificación.
¿Qué hacen los algoritmos de clasificación?
Los algoritmos enfocados a la clasificación trabajan generalmente sobre la información entregada por un conjunto de muestras, patrones, ejemplos o prototipos de entrenamiento que son tomados como representantes de las clases, y los mismos conservan una etiqueta de clase correcta.
¿Qué otros algoritmos existen para problemas de clasificación?
7 tipos de algoritmos del machine learning
- Algoritmos de regresión.
- Algoritmos bayesianos.
- Algoritmos de agrupación.
- Algoritmos de árbol de decisión.
- Algoritmos de redes neuronales.
- Algoritmos de reducción de dimensión.
- Algoritmos de Aprendizaje Profundo.
¿Qué tecnologías usa el data mining?
Técnicas de Data Mining
- Redes neuronales artificiales.
- Árboles de decisión.
- Agrupamiento (Clustering)
- Algoritmo Jerárquico.
- Regla de Inducción.
¿Qué tecnologías USA data mining?
El data mining se soporta en 3 tipos de tecnologías:
- Recolección masiva de datos.
- Algoritmos propios.
- Ordenadores potentes.