Weka (aprendizaje automático)

Weka (aprendizaje automático)
Para otros usos de este término, véase Weka (desambiguación).
Weka (software) logo.png
Weka
Weka-3.5.5.png
Desarrollador
Universidad de Waikato (Nueva Zelanda)
www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka/
Información general
Última versión estable 3.4.18 (book), 3.6.4 (stable), 3.7.3 (development)
9 de Diciembre de 2010
Género Aprendizaje automático
Sistema operativo Multiplataforma
Licencia GPL
En español No. 

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis - Entorno para Análisis del Conocimiento de la Universidad de Waikato) es una plataforma de software para aprendizaje automático y minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato. Weka es un software libre distribuido bajo licencia GNU-GPL.

Contenido

Breve historia

  • En 1993, la Universidad de Waikato de Nueva Zelanda inició el desarrollo de la versión original de Weka (en TCL/TK y C).
  • En 1997, se decidió reescibir el código en Java incluyendo implementaciones de algoritmos de modelado.[1]
  • En 2005, Weka recibe de SIGKDD[2] [3] (Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining) el galardón "Data Mining and Knowledge Discovery Service".
  • Puesto en el ranking de Sourceforge.net el 19 de mayo de 2008: 248 (con 1,186,740 descargas).

Descripción

El paquete Weka[4] contiene una colección de herramientas de visualización y algoritmos para análisis de datos y modelado predictivo, unidos a una interfaz gráfica de usuario para acceder fácilmente a sus funcionalidades. La versión original de Weka fue un front-end en TCL/TK para modelar algoritmos implementados en otros lenguajes de programación, más unas utilidades para preprocesamiento de datos desarrolladas en C para hacer experimentos de aprendizaje automático. Esta versión original se diseñó inicialmente como herramienta para analizar datos procedentes del dominio de la agricultura,[5] [6] pero la versión más reciente basada en Java (WEKA 3), que empezó a desarrollarse en 1997, se utiliza en muchas y muy diferentes áreas, en particular con finalidades docentes y de investigación.

Razones a favor de Weka

Los puntos fuertes de Weka son:

  • Está disponible libremente bajo la licencia pública general de GNU.
  • Es muy portable porque está completamente implementado en Java y puede correr en casi cualquier plataforma.
  • Contiene una extensa colección de técnicas para preprocesamiento de datos y modelado.
  • Es fácil de utilizar por un principiante gracias a su interfaz gráfica de usuario.

Weka soporta varias tareas estándar de minería de datos, especialmente, preprocesamiento de datos, clustering, clasificación, regresión, visualización, y selección. Todas las técnicas de Weka se fundamentan en la asunción de que los datos están disponibles en un fichero plano (flat file) o una relación, en la que cada registro de datos está descrito por un número fijo de atributos (normalmente numéricos o nominales, aunque también se soportan otros tipos). Weka también proporciona acceso a bases de datos vía SQL gracias a la conexión JDBC (Java Database Connectivity) y puede procesar el resultado devuelto por una consulta hecha a la base de datos. No puede realizar minería de datos multi-relacional, pero existen aplicaciones que pueden convertir una colección de tablas relacionadas de una base de datos en una única tabla que ya puede ser procesada con Weka.[7]

Carencias de Weka

Un área importante que actualmente no cubren los algoritmos incluidos en Weka es el modelado de secuencias.

La interfaz de usuario

Weka GUI Chooser.png

Al ejecutar la aplicación nos aparece el selector de interfaz de Weka (Weka GUI Chooser) que da la opción de seleccionar entre cuatro posibles interfaces de usuario para acceder a las funcionalidades del programa, éstas son "Simple CLI", "Explorer", "Experimenter" y "Knowledge Flow".

Simple CLI

Simple CLI es la abreviatura de Simple Command-Line Interface (Interfaz Simple de Línea de Comandos); se trata de una consola que permite acceder a todas las opciones de Weka desde línea de comandos.

Explorer

La interfaz Explorer (Explorador) dispone de varios paneles que dan acceso a los componentes principales del banco de trabajo:

  • El panel "Preprocess" dispone de opciones para importar datos de una base de datos, de un fichero CSV, etc., y para preprocesar estos datos utilizando los denominados algoritmos de filtrado. Estos filtros se pueden utilizar para transformar los datos (por ejemplo convirtiendo datos numéricos en valores discretos) y para eliminar registros o atributos según ciertos criterios previamente especificados.
  • El panel "Classify" permite al usuario aplicar algoritmos de clasificación estadística y análisis de regresión (denominados todos clasificadores en Weka) a los conjuntos de datos resultantes, para estimar la exactitud del modelo predictivo resultante, y para visualizar predicciones erróneas, curvas ROC, etc., o el propio modelo (si este es susceptible de ser visualizado, como por ejemplo un árbol de decisión).
  • El panel "Associate" proporciona acceso a las reglas de asociación aprendidas que intentan identificar todas las interrelaciones importantes entre los atributos de los datos
Artículo principal: agrupamiento de Weka como por ejemplo el algoritmo K-means. Este es sólo una implementación del algoritmo expectación-maximización para aprender una mezcla de distribuciones normales.
  • El panel "Selected attributes" proporciona algoritmos para identificar los atributos más predictivos en un conjunto de datos.
  • El panel "Visualize" muestra una matriz de puntos dispersos (Scatterplot) donde cada punto individual puede seleccionarse y agrandarse para ser analizados en detalle usando varios operadores de selección.

Experimenter

La interfaz Experimenter (Experimentador) permite la comparación sistemática de una ejecución de los algoritmos predictivos de Weka sobre una colección de conjuntos de datos.

Knowledge Flow

Knowledge Flow (Flujo de Conocimiento) es una interfaz que soporta esencialmente las mismas funciones que el Explorer pero con una interfaz que permite "arrastrar y soltar". Una ventaja es que ofrece soporte para el aprendizaje incremental.

Referencias

  1. ↑ Ian H. Witten; Eibe Frank, Len Trigg, Mark Hall, Geoffrey Holmes, and Sally Jo Cunningham (1999). «Weka: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations». Proceedings of the ICONIP/ANZIIS/ANNES'99 Workshop on Emerging Knowledge Engineering and Connectionist-Based Information Systems págs. 192-196. Consultado el 26-06-2007.
  2. ↑ Gregory Piatetsky-Shapiro (28-06-2005). «KDnuggets news on SIGKDD Service Award 2005». Consultado el 25-06-2007.
  3. ↑ «Overview of SIGKDD Service Award winners» (2005). Consultado el 25-06-2007.
  4. ↑ Ian H. Witten; Eibe Frank (2005). «Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 2nd Edition». Morgan Kaufmann, San Francisco. Consultado el 25-06-2007.
  5. ↑ G. Holmes; A. Donkin and I.H. Witten (1994). «Weka: A machine learning workbench». Proc Second Australia and New Zealand Conference on Intelligent Information Systems, Brisbane, Australia. Consultado el 25-06-2007.
  6. ↑ S.R. Garner; S.J. Cunningham, G. Holmes, C.G. Nevill-Manning, and I.H. Witten (1995). «Applying a machine learning workbench: Experience with agricultural databases». Proc Machine Learning in Practice Workshop, Machine Learning Conference, Tahoe City, CA, USA págs. 14-21. Consultado el 25-06-2007.
  7. ↑ P. Reutemann; B. Pfahringer and E. Frank (2004). «Proper: A Toolbox for Learning from Relational Data with Propositional and Multi-Instance Learners». 17th Australian Joint Conference on Artificial Intelligence (AI2004). Springer-Verlag. Consultado el 25-06-2007.

Véase también

Enlaces externos

Generales

Ejemplos de aplicaciones

Versiones extendidas


Wikimedia foundation. 2010.

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