TESIS Que para obtener el grado de MAESTRIA EN INGENIERIA ELECTRICA presenta Joel Loaeza Valerio

1. UNIVERSIDAD MICHOACANA DE SAN NICOLÁS DE HIDALGO FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA DIVISIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO HERRAMIENTA DE MINERÍA DE DATOS BASADA EN C4.5Y SU APLICACION AL INVENTARIO MULTIFASICO DE LAPERSONALIDAD MINNESOTA 2 TESIS Que para obtener el grado de MAESTRIA EN INGENIERIA ELECTRICA presenta Joel Loaeza Valerio Dr. Juan José Flores Romero Director de Tesis

2. Contenido • Justificación • Objetivos Generales • Alcances y limitaciones • Agentes Inteligentes • Aprendizaje Humano y Aprendizaje Computacional • Árboles de Decisión • Minería de Datos • Inventario Multifásico de la Personalidad Minnesota 2 • Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Conclusiones

3. MMPI-2 El MMPI-2 está compuesto por un conjunto de 567 reactivos, con este material se forman los indicadores de validez, las escalas clínicas, de contenido y suplementarias, dichos reactivos deben ser respondidos como verdadero o falso en la aplicación de la prueba para poder evaluar, interpretar y emitir un reporte que permita detectar si el paciente padece alguna psicopatología y para conocer algunas características de la personalidad del individuo en cuestión.

4. MMPI-2

5. MMPI-2

6. MMPI-2

7. MMPI-2

8. Árboles de Decisión

9. Árboles de Decisión Para que el algoritmo de aprendizaje genere adecuadamente un Árbol de Decisión, se recomienda adoptar la siguiente metodología: 1. Reunir una gran cantidad de ejemplos. 2. Dividirla aleatoriamente en dos conjuntos: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba. 3. Emplear el algoritmo de aprendizaje con el conjunto de entrenamiento como ejemplo base para producir un Árbol de Decisión (Modelo o Representación de la regularidad existente en los datos).

10. Árboles de Decisión 4. Medir el porcentaje de ejemplos del conjunto de prueba clasificados correctamente con el Árbol de Decisión. 5. Repetir los pasos 2 a 4 en conjuntos de entrenamiento de diverso tamaño. 6. Si no se logra un entrenamiento satisfactorio del algoritmo se recomienda revisar los datos o aumentar el volumen de éstos.

12. Árboles de Decisión Primero se calcula la información I obtenida con cada elemento del dominio de cada atributo y enseguida se calcula la entropía E correspondiente al atributo. Para el atributo L se tiene:

13. Árboles de Decisión

14. Árboles de Decisión

15. Árboles de Decisión Por lo tanto, el algoritmo de aprendizaje del árbol de decisión escogerá al atributo con mayor ganancia que en este caso es F, como nodo raíz y procederá a realizar el mismo proceso con los ejemplos de cada rama.

16. Árboles de Decisión Construcción de un Árbol de Decisión con C4.5 La explicación continúa con un ejemplo simple ValidaciónTest extraído del ambiente del MMPI-2. Se trata de clasificar como válida o no válida la aplicación del test a un paciente. Los ejemplos se describen mediante los valores de los atributos y el valor del predicado meta o clase.

17. Árboles de Decisión Se dispone de la siguiente lista de atributos y sus dominios: 1. L : escala de la mentira, tendencia del paciente a mentir al contestar el test (Bajo, Medio, Moderado, Alto). 2. F: escala de la infrecuencia, tendencia del paciente al contestar el test en forma inconsistente (Bajo, Medio, Moderado, Alto). 3. K: escala de negación de problemas, tendencia del paciente a negar sus problemas al contestar el test (Bajo, Medio, Moderado).

18. Minería de Datos

19. Minería de Datos Cada reactivo posee un contenido (una afirmación).

20. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web Conjunto de datos de entrenamiento

21. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Primero, se genera la cabecera

22. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Segundo, se genera una o más traducciones ASCII de un Árbol de Decisión

23. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Tercero, el Árbol de Decisión sin podar y el Árbol de Decisión podado son evaluados con los datos de entrenamiento para verificar la eficiencia de cada uno.

24. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Cuarto, evaluación del modelo generado con una matriz de confusión.

25. Ambiente de Descubrimiento con C4.5Web • Y en forma gráfica:

26. Conclusiones • Agente Inteligente Descubreconocimiento • Técnica de Minería de Datos • Algoritmo de referencia de minería • Conocimiento obtenido • Aportaciones • Resultados • Trabajos futuros