Systematic Approach for Reliable Data Mining Classifiers

A Systematic Approach for Inducing Reliable Classifiers From Data Mines David Moises Barreto dos Santos Universidade Federal de Campina Grande Programa de Pós-Graduação em Informática Mineração de Dados Julho 2003

9. A Pesquisa em MD no DSC/UFCG

Roteiro • Introdução • Conceitos Básicos • Caracterização do Problema • Algoritmos • Naive_Inducer • Expert_Inducer • Conclusões • Bibliografia

Introdução • Bancos de dados têm se tornado minas de conhecimento • Mal exploradas pelas consultas rotineiras de usuários • A mineração de dados (MD) é a área de pesquisa preocupada em explorar minas de uma forma melhor • Descoberta de padrões • Não-triviais • Confiáveis • Facilmente assimiláveis • O agente de mineração é chamado Minerador

Introdução • Modelos de representação de padrões  modelos de conhecimento • Regras de Associação • Regras de Classificação if C then T Um modelo de regras de classificação é denominado classificador conjunção de termos <atributo Θ valor> único termo com o atributo pré-determinado (atributo de classificação) <atributo_classificação Θ classe>

Introdução • A literatura trata de diversos algoritmos de indução de regras de classificação, e aspectos pontuais do processo de MD • O processo de MD é muito complexo • Não existe a melhor técnica de amostragem • Banco de Dados • Técnica de fragmentação • Algoritmo de indução • Conhecimento instável • Técnicas de fragmentação geram diferentes pares Conjunto de treinamento-Conjunto de teste • Conclusão: Não existe uma técnica universal para MD, seja amostragem, fragmentação ou indução modelo de conhecimento

Minerador 1 Minerador 2 Classificador 1 Classificador 2 Motivação – O Problema do Processo de MD Amostragem: Convergence Fragmentação: K-fold Cross-Validation Indução: NaiveBayes Amostragem: Adaptive Incremental Framework Fragmentação: Bootstrap Indução: ID3 Banco de Dados Plantação de Soja (talvez seja bastante!!!) Necessidade de uma ferramenta que garanta o melhor classificador levando em conta a diversidade de técnicas

Algoritmo que infere o melhor classificador A Idéia Central da Ferramenta Proposta Técnicas de amostragem Técnicas de fragmentação Algoritmos de indução Melhor Classificador Problema de Classificação • Utilização de heurísticas para reduzir o custo de exploração das diversas técnicas • Implementação de um framework orientado a objeto • permitir que novas técnicas sejam incorporadas com o mínimo de impacto sobre o restante do framework

X Xc Xe Algoritmo de Fragmentação Xctr Xcts Fragmentação Xc  Xe =  Xc  Xe = X • Xcé um bancode dados classificado • Xe é um conjunto de execução, ou um conjunto de instâncias não classificadas. XctrXc XctsXc Xctr Xcts = Xc Xctr Xcts = 

O Processo de MD Processo de Mineração de Dados Preparação dos dados Extrair amostra Xctr Xcts = Xc Fragmentar amostra Xctr , Xcts Induzir classificador Xctr C Calcular acurácia de teste C  Xcts Computar acurácia estimada (Xe) Algoritmo de indução Prism NaiveBayes Técnicas de fragmentação Holdout Bootstrap Tratamento de dados Desconhecidos Inexistentes Sujos Técnicas de amostragem Adaptive Incremental Framework Convergence

O Processo de MD Processo de Mineração de Dados ,  instância  Xcts Preparação dos dados Extrair amostra Xctr Xcts = Xc Fragmentar amostra Xctr , Xcts Induzir classificador Xctr C Calcular acurácia de teste C  Xcts Computar acurácia estimada (Xe) O classificador deve ser testado com cada instância do conjunto de teste Xcts O teste bem sucedido: quando o classificador mapeia a instância para uma classe que é a mesma classe da instância no conjunto de teste Fórmula para calcular a acurácia:

O Processo de MD Processo de Mineração de Dados Preparação dos dados Extrair amostra Xctr Xcts = Xc Fragmentar amostra Xctr , Xcts Induzir classificador Xctr C Calcular acurácia de teste C  Xcts Computar acurácia estimada (Xe) A acurácia de execução, acce, é calculada em função de accts, considerando um determinado grau de confiança z N é o número de instâncias utilizadas para o cálculo da acurácia de teste accts Para uma confiança de 90%, z=1,65

F1 F2 F3 I1 I2 I3 A1 A2 Algoritmo Naïve_Inducer • Investiga exaustivamente todas as técnicas disponíveis, de todos os tipos (Ingênuo) • Escolhe o melhor classificador • Melhor acurácia estimada de execução

BD Descrição Atributos Instâncias Classes   acce (90%) Letter Caracteres manuscritos 17 20000 26 77.20% 0.43% 75.77%  78.18% Splice Seqüências de DNA 61 3100 3 92.55% 1.27% 89.79%  93.75% Mushroom Espécies de cogumelos 22 8124 2 99.39% 0.32% 94.40%  99.82% Soybean Cultivo de soja 35 683 19 92.03% 1.50% 86.73%  95.28% Titanic Naufrágio do transatlântico Titanic 4 2201 2 99.58% 0.08% 97.99%  99.50% Connect-4 Partidas de Connect-4 43 36991 3 100.00% 0.00% 99.79%  100.00% Cmc Escolha do método anticoncepcional 10 1473 3 98.18% 5.45% 97.26%  98.54% Kr-vs-Kp Partidas de Xadrez 36 3196 2 55.14% 0.84% 52.14%  57.82% Cars Informações sobre automóveis 10 404 3 96.95% 0.98% 95.12%  96.72% Experimentos com Naïve_Inducer

BD Descrição Atributos Instâncias Classes   acce (90%) Letter Caracteres manuscritos 17 20000 26 77.20% 0.43% 75.77%  78.18% Splice Seqüências de DNA 61 3100 3 92.55% 1.27% 89.79%  93.75% Mushroom Espécies de cogumelos 22 8124 2 99.39% 0.32% 94.40%  99.82% Soybean Cultivo de soja 35 683 19 92.03% 1.50% 86.73%  95.28% Titanic Naufrágio do transatlântico Titanic 4 2201 2 99.58% 0.08% 97.99%  99.50% Connect-4 Partidas de Connect-4 43 36991 3 100.00% 0.00% 99.79%  100.00% Cmc Escolha do método anticoncepcional 10 1473 3 98.18% 5.45% 97.26%  98.54% Kr-vs-Kp Partidas de Xadrez 36 3196 2 55.14% 0.84% 52.14%  57.82% Cars Informações sobre automóveis 10 404 3 96.95% 0.98% 95.12%  96.72% Experimentos com Naïve_Inducer • Uma mesma pessoa pode escrever um caractere de várias formas, bem diferentes entre si • Caracteres iguais manuscritos por pessoas diferentes podem apresentar grandes diferenças • A indução de padrões genéricos torna-se difícil • Instâncias repetidas com classes diferentes – uma espécie de ruído

Experimentos com Naïve_Inducer • Baseado no ranking pode-se concluir que • As diversas combinações de técnicas tem uma forte influência nas acurácias dos classificadores “O que é bom para um banco de dados não é necessariamente bom para outro banco de dados” Vantagem Melhor Classificador (matematicamente) Desvantagem Alto custo processamento

Algoritmo Expert_Inducer Banco de Dados: Mushroom

Algoritmo Expert_Inducer Heurística 1: Se a técnica de amostragem A1 tem resultados melhores que as outras técnicas de amostragem para o banco de dados X em uma certa combinação de técnicas de fragmentação e indução, então a vantagem de A1 sobre as outras técnicas de amostragem pode ser assumida para X, independentemente das outras combinações com as demais técnicas de fragmentação e indução. Banco de Dados: Mushroom

Algoritmo Expert_Inducer Heurística 2: Se a técnica de fragmentação F1 tem resultados melhores que as outras técnicas de fragmentação para o banco de dados X em uma certa combinação que esteja presente a melhor técnica de amostragem para X, a vantagem de F1 sobre as outras técnicas de fragmentação pode ser assumida para X, independentemente dos algoritmos de indução. Banco de Dados: Mushroom

Algoritmo Expert_Inducer Heurística 3: Considerando a melhor técnica de amostragem (Heurística 1) e a melhor técnica de fragmentação (Heurística 2). Se o algoritmo de indução I1 tem resultados melhores que os outros algoritmos de indução para o banco de dados X em uma certa combinação que esteja presente a melhor técnica de amostragem e a melhor técnica de fragmentação para X, então pode-se então assumir que I1 é o melhor algoritmo de indução para X. Banco de Dados: Mushroom

Algoritmo Expert_Inducer • Outros oito bancos de dados foram testados • Foi utilizado o mesmo raciocínio • As conclusões foram similares a obtida no banco de dados Mushroom

Algoritmo Expert_Inducer • Utiliza as heurísticas • O Expert_Inducer executa A+F+I iterações • O Naïve_Inducer executa AxFxI iterações

BD Naïf-bestClassifier Descrição Atributos Expert-BestClassifier Instâncias Classes O melhor classificador para Cars-Evolution Avaliação de automóveis 8 1728 4 Melhores técnicas - Tempo Melhores técnicas - Tempo Nursery Escola Infantil 8 12960 5 Tic-tac-toe Jogo Tic-tac-toe 10 953 2 Cars-Evolution AIF – BS – Prism 89,76% 1’56’’ AIF – CV – ID3 87,08 1’10’’ Nursery AIF – CV – ID3 90,56% 9’52 AIF – CV – ID3 89,89% 6’23’’ Tic-tac-toe AIF – CV - Prism 97,05% 2’56’’ AIF – CV – Prism 97,08% 1’49’’ Experimentos com Expert_Inducer

BD Naïf-bestClassifier Descrição Atributos Expert-BestClassifier Instâncias Classes O melhor classificador para Cars-Evolution Avaliação de automóveis 8 1728 4 Melhores técnicas - Tempo Melhores técnicas - Tempo Nursery Escola Infantil 8 12960 5 Tic-tac-toe Jogo Tic-tac-toe 10 953 2 Cars-Evolution AIF – BS – Prism 89,76% 1’56’’ AIF – CV – ID3 87,08 1’10’’ Nursery AIF – CV – ID3 90,56% 9’52 AIF – CV – ID3 89,89% 6’23’’ Tic-tac-toe AIF – CV - Prism 97,05% 2’56’’ AIF – CV – Prism 97,08% 1’49’’ Experimentos com Expert_Inducer Ambos algoritmos possuem desempenhos similares

BD Naïf-bestClassifier Descrição Atributos Expert-BestClassifier Instâncias Classes O melhor classificador para Cars-Evolution Avaliação de automóveis 8 1728 4 Melhores técnicas - Tempo Melhores técnicas - Tempo Nursery Escola Infantil 8 12960 5 Tic-tac-toe Jogo Tic-tac-toe 10 953 2 Cars-Evolution AIF – BS – Prism 89,76% 1’56’’ AIF – CV – ID3 87,08 1’10’’ Nursery AIF – CV – ID3 90,56% 9’52 AIF – CV – ID3 89,89% 6’23’’ Tic-tac-toe AIF – CV - Prism 97,05% 2’56’’ AIF – CV – Prism 97,08% 1’49’’ Experimentos com Expert_Inducer Apesar de haver uma divergência quanto a melhor combinação em Cars-Evolution, isto não compromete o desempenho

BD Naïf-bestClassifier Descrição Atributos Expert-BestClassifier Instâncias Classes O melhor classificador para Cars-Evolution Avaliação de automóveis 8 1728 4 Melhores técnicas - Tempo Melhores técnicas - Tempo Nursery Escola Infantil 8 12960 5 Tic-tac-toe Jogo Tic-tac-toe 10 953 2 Cars-Evolution AIF – BS – Prism 89,76% 1’56’’ AIF – CV – ID3 87,08 1’10’’ Nursery AIF – CV – ID3 90,56% 9’52 AIF – CV – ID3 89,89% 6’23’’ Tic-tac-toe AIF – CV - Prism 97,05% 2’56’’ AIF – CV – Prism 97,08% 1’49’’ Experimentos com Expert_Inducer A técnica de fragmentação Cross-Validation seleciona aleatoriamente as instâncias da amostra Por isso, há uma diferença entre as acurácias dos classificadores induzidos por uma mesma combinação de técnicas

BD Naïf-bestClassifier Descrição Atributos Expert-BestClassifier Instâncias Classes O melhor classificador para Cars-Evolution Avaliação de automóveis 8 1728 4 Melhores técnicas - Tempo Melhores técnicas - Tempo Nursery Escola Infantil 8 12960 5 Tic-tac-toe Jogo Tic-tac-toe 10 953 2 Cars-Evolution AIF – BS – Prism 89,76% 1’56’’ AIF – CV – ID3 87,08 1’10’’ Nursery AIF – CV – ID3 90,56% 9’52 AIF – CV – ID3 89,89% 6’23’’ Tic-tac-toe AIF – CV - Prism 97,05% 2’56’’ AIF – CV – Prism 97,08% 1’49’’ Experimentos com Expert_Inducer O tempo de processamento de Expert_Inducer foi sempre menor que Naive_Inducer

Conclusão • Automatização do processo de mineração de dados • Novas técnicas podem ser incorporadas ao framework com o mínimo de impacto sobre as outras partes do próprio framework • As heurísticas permitem uma boa performance da combinação de técnicas sem perda de qualidade • O trabalho não trata outros modelos de conhecimento como regras de associação • Não está integrado com SGBDs

Bibliografia • TOEBE, Josué; SAMPAIO, Marcus. A Systematic Approach for Inducing Reliable Classifiers From Data Mines.

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Presentation Transcript

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