Dwie metody

Dwie metody

• Klasyczna metoda histogramu jako narzędzie do postawienia hipotezy, jaki rozkład prawdopodobieństwa pasuje do danych

• Indukcja drzewa decyzyjnego jako metoda wykrycia klasyfikatora ukrytego w danych trenujących

Przykład eksploracji danych o naturze statystycznej

Próba 1 wartości zmiennej losowej ‘odległość’

21 5 36 54 7 14 43 7 3 24 22 41 56 2 10 39 48 2 43 14 36 29 49 8 42 35 23 35 41 28 56 30 22 9 46 15 58 28 21 56 37 40 14 55 41 36 23 55 53 52 69 35 51 62 41 15 65 15 29 26 60 29 22 70 44 42 16 48 77 44 29 22 28 41 48 3 54 55 42 68 30 29 11 46 17 69 68 4 76 28 31 32 47 56 21 55 36 52 48 83

Czy można prognozować procent odległości powyżej 40 km?

Próba 2 wartości zmiennej losowej ‘odległość’

51 8 47 36 28 31 51 36 26 56 3 11 74 21 56 30 67 56 60 44 55 39 42 22 14 39 3 48 23 38 48 46 77 56 26 6 42 22 48 70 15 39 30 38 51 38 19 15 43 59 55 38 52 69 26 35 37 52 66 55 27 44 21 58 55 29 15 22 16 12 36 48 37 29 67 22 35 28 54 8 3 17 43 31 28 30 36 9 65 2 7 21 4 30 83 29 14 47 36 50

Przykład dyskretnej zmiennej losowej

Rzut kostką

k : X {1, 2, 3, 4, 5, 6}

Dla i {1, 2, 3, 4, 5, 6}

Pr(k = i) = 1/6

Drugi przykład dyskretnej zmiennej losowej

Dzienna sprzedaż jednostek towaru x w pewnym sklepie.

sp : X N={0, 1, 2, . . .}

Przykład ciągłej zmiennej losowej

Odległość miejsca zamówienia taksówki od zajezdni.

od : X R

Konstrukcja histogramu danych ciągłych Posortuj dane. Podziel posortowane dane na przedziały (w przypadku 100

danych powszechną praktyką jest wzięcie od 10 do 15 przedziałów); jeszcze bardziej powszechną praktyką jest branie takich przedziałów, że przypada co najmniej od 5 do 8 danych na przedział. W naszym przypadku po prostu bierzemy przedziały potencjalnie po 7 danych: [0,7) [7,14) [14,21) [21,28) [28,35) [35,42) [42,49) [49,56) [56,63) [63,70) [70,77) [77,84)

oblicz, ile danych wpada do pierwszego przedziału ile danych wpada do drugiego przedziału

… ile danych wpada do ostatniego przedziału

to jest właśnie histogram początkowy łączymy przylegające przedziały, do których wpadło mniej niż 5

danych i dostajemy wynikowy histogram.

Wynikowe histogramy

Nr. przedziału [lewy kraniec prawy kraniec) Liczba danych

0 0 7 6

1 7 14 7

2 14 21 8

3 21 28 11

4 28 35 13

5 35 42 15

6 42 49 14

7 49 56 11

8 56 63 7

9 63 70 5

10 70 77 2

11 77 84 2

Wynikowy histogram po złączeniu przedziałów

Nr. przedziału [lewy kraniec prawy kraniec) Liczba danych

0 0 7 6

1 7 14 7

2 14 21 8

3 21 28 11

4 28 35 13

5 35 42 15

6 42 49 14

7 49 56 11

8 56 63 7

9 63 999 9

Wykres słupkowy histogramu

1 - przedział [0,7) Pasujący do danych rozkład 2 - przedział [7,14) itd. itd. prawdopodobieństwa to prawo

ukryte w danych

liczba danych

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

liczba danych

Wykres gęstości standaryzowanego rozkładu normalnego i interpretacja powierzchni pod krzywą

Cała powierzchnia pod krzywą = 1 = 100% z=0.1787 – standaryzowana wartość 40-stu p – prawdopodobieństwo, że zmienna losowa przyjmie wartość > 40Wyliczone z tablic statystycznych p = 0.4291Prognoza procentu odległości > 40 km – 42.9%

0

p

z

Eksploracja danych o naturze kombinatorycznej

Drzewa decyzyjne

Przykład 1

x n k klasyfikacja1 8 16 12 10 20 13 6 11 04 6 12 15 5 3 06 4 7 07 11 22 18 20 6 09 9 18 1

10 45 90 111 1 2 112 5 10 113 8 5 014 8 4 015 4 8 116 12 24 ?17 10 15 ? . .

Przykład 2

x n k klasyfikacja

1 8 16 1

2 10 20 1

3 6 11 0

4 6 12 1

5 5 3 1

6 4 7 0

7 11 22 0

8 20 6 1

9 9 18 0

10 45 90 0

11 1 2 0

12 5 10 0

13 8 5 0

14 8 4 1

15 4 8 1

16 12 24 ?

Przykład 3

x indeks Wartość Klasyfikacja

1 1 15 Drugi

2 2 9 Pierwszy

3 3 4 Pierwszy

4 4 20 Trzeci

5 5 11 Pierwszy

6 6 15 Drugi

7 7 21 Trzeci

8 8 18 Trzeci

9 9 13 Pierwszy

10 10 17 Trzeci

11 11 2 Pierwszy

12 12 12 Pierwszy

13 13 14 Pierwszy

14 14 32 Trzeci

15 15 28 Trzeci

16 16 1 Pierwszy

17 17 10 Pierwszy

18 18 18 ?

Algorytm uczenia

wejście: pewien zbiór treningowy

. . . działanie . . wyjście: hipoteza ogólnej klasyfikacji dowolnego przykładu do jednej z rozważanych kategorii

Kolejny przykład – tabela stanów pogody

x aura temperatura wilgotność wiatr Klasyfikacja

1 słoneczna ciepła duża słaby 0

2 słoneczna ciepła duża silny 0

3 pochmurna ciepła duża słaby 1

4 deszczowa umiarkowana duża słaby 1

5 deszczowa zimna normalna słaby 1

6 deszczowa zimna normalna silny 0

7 pochmurna zimna normalna silny 1

8 słoneczna umiarkowana duża słaby 0

9 słoneczna zimna normalna słaby 1

10 deszczowa umiarkowana normalna słaby 1

11 słoneczna umiarkowana normalna silny 1

12 pochmurna umiarkowana duża silny 1

13 pochmurna ciepła normalna słaby 1

14 deszczowa umiarkowana duża silny 0

15 deszczowa ciepła duża słaby ?

Testy

słoneczna gdy atrybutem aura obiektu x jest słoneczna taura(x) = pochmurna gdy atrybutem aura obiektu x jest pochmurna deszczowa gdy atrybutem aura obiektu x jest deszczowa

dostępne testy : taura, ttemperatura, twilgotność, twiatr

Podział zbioru treningowego przez test

Każdy test generuje pewien podział zbioru treningowego. Każdy zbiór tego podziału dzieli się na elementy poszczególnych kategorii.

Dla testu taura otrzymujemy trzy podziały:

(a)podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura = słoneczna na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1

(b)podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura = pochmurna na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1

(c)podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura = deszczowa na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1

Entropia podziału

E = -pi*log(pi) i przebiegające kategorie.

pi – prawdopodobieństwo wylosowania elementu kategorii nr. i

P1 P2

Entropia podziału rozpiętego na skończonym zbiorze

X = A1A2 . . . An

E = -(|Ai|/|X|) * log(|Ai|/|X|)

1 i n

Ułamek |Ai|/|X| można interpretować jako prawdopodobieństwo wylosowania elementu kategorii nr. i ze zbioru X.

Entropia testu względem zbioru treningowego

Przykład – entropia testu taura ze względu na nasz zbiór treningowy stanów pogody

Dla testu taura dostajemy trzy podziały: (a) podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura =

słoneczna na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1,

(b) podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura = pochmurna na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1,

(c) podział obiektów x zbioru treningowego z atrybutem aura = deszczowa na te zakwalifikowane do kategorii 0 i na te zakwalifikowane do kategorii 1.

Entropia testu względem zbioru treningowego

Entropia testu taura względem zbioru treningowego stanów pogody to suma ważona:

entropia podziału (a)stosunek liczności zbioru na którym rozpięty jest podział (a) do liczności całego zbioru treningowego

+ entropia podziału (b)stosunek liczności zbioru na którym rozpięty jest podział (b) do liczności całego zbioru treningowego

+entropia podziału (c)stosunek liczności zbioru na którym rozpięty jest podział (c) do liczności całego zbioru treningowego.

Przykład

t1

t2

Przykład drzewa decyzyjnego dla zbioru treningowego stanów pogody

taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}

{1,2,8,9,11}

słoneczna

twilgotność

normalna

{9,11}

1

duża

{1,2,8}

0

pochmurna

{3,7,12,13}

1

deszczowa

{4,5,6,10,14}

twiatr

słaby

{4,5,10}

1

silny

{6,14}

0

Idea algorytmu indukcji drzew decyzyjnych

buduj (T, S, k) : jeżeli T jest pusty to zwróć liść z wpisaną kategorią domniemaną k w przeciwnym przypadku jeżeli w T jest tylko jedna kategoria to zwróć liść z wpisaną tą jedyną w

T kategorią w przeciwnym przypadku jeżeli S jest pusty to zwróć liść z wpisaną tą kategorią, która jest najliczniejsza w zbiorze T w przeciwnym przypadku // zbiory S i T są niepuste{ zbudowanie węzła n i jego następników, zwrócenie zbudowanego węzła n jako wyniku funkcji buduj – szczegóły na następnym slajdzie};

Zbudowanie węzła n i jego następników, zwrócenie zbudowanego węzła n jako wyniku funkcji buduj

{ 1. utwórz kolejny węzeł n; 2. ze zbioru S wybierz, wedle przyjętego kryterium wyboru testu, test t i

wpisz go do utworzonego węzła n; 3. jako k przyjmij najliczniejszą w T kategorię; 4. oblicz zbiory treningowe T1, . . ., Tm na które test t dzieli zbiór

treningowy T, gdzie m jest liczbą możliwych wartości testu t; 5. dla wszystkich i = 1, . . . ,m wykonaj i-ty następnik węzła n := buduj (Ti, S - {t}, k)//wołanie rekurencyjne

6. zwróć węzeł n jako wynik funkcji buduj; }

Wykonanie algorytmu buduj na zbiorze treningowym stanów pogody

{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

buduj( T1, {ttemperatura, twilgotność, twiatr}, 0)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

buduj(T11, {ttemperatura, twiatr}, 1)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

buduj(T12, {ttemperatura, twiatr}, 0)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

buduj(T2,{ttemperatura, twilgotność, twiatr},1)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1

deszczowa

T3={4,5,6,10,14}

buduj(T3,{ttemperatura,twilgotność, twiatr}, 1)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1

deszczowa

T3={4,5,6,10,14}

twiatr

słaby

T31={4,5,10}

buduj(T31,{ttemperatura,twilgotność},1)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1

deszczowa

T3={4,5,6,10,14}

twiatr

słaby

T31={4,5,10}

1


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1

deszczowa

T3={4,5,6,10,14}

twiatr

słaby

T31={4,5,10}

1

silny

T32={6,14}

buduj(T32,{ttemperatura, twilgotność},0)


taura {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14}, 1

T1={1,2,8,9,11}, 0

słoneczna

twilgotność

normalna

T11= ={9,11}

1

duża

T12={1,2,8}

0

pochmurna

T2={3,7,12,13}

1

deszczowa

T3={4,5,6,10,14}

twiatr

słaby

T31={4,5,10}

1

silny

T32={6,14}

0

Podstawowe Pojęcia

zbiór X przykładów – zbiór wszystkich stanów pogody,• zbiór C kategorii pojęcia ocena-pogody, C = {0, 1},• pojęcie ocena-pogody : X C ,• zbiór hipotez H równy zbiorowi funkcji h : X C definiowalnych

przez pewne drzewo decyzyjne dla przyjętego zbioru dostępnych testów,

• błąd hipotezy h względem pojęcia ocena-pogody err(h, ocena-pogody) = |{xX | h(x) ocena-pogody(x) }|/ |X|

Formalne definicje

Formalne definicje testu, zbioru treningowego, entropii testu względem zbioru treningowego podane są w materiałach dla słuchaczy.

Ocenianie błędu klasyfikatora – walidacja krzyżowa

T – pewien zbiór treningowy dla pojęcia c

T’ T - pewna część zbioru treningowego

h – klasyfikator obliczony ze zbioru treningowego T’

Szacunkowy błąd klasyfikacji:

zliczona liczba błędnych klasyfikacji na elementach x z T – T’ ----------------------------------------------------------------------------------

liczność zbioru T – T’

1. Należy założyć, że struktura ukryta w zbiorze treningowym T dla pojęcia c dobrze przybliża strukturę ukrytą w całej przestrzeni X i w pojęciu c. Innymi słowy, zbiór T ma być w stosownym sensie reprezentatywny dla przestrzeni X i pojęcia c.

2. Zbiór T’ wybrany do walidacji krzyżowej powinien być reprezentatywny dla zbioru T – struktura ukryta w T’ powinna dobrze przybliżać strukturę ukrytą w T.

Nadmierne dopasowanieRozważmy pojęcie c : N N {0, 1}

1 gdy k=2n lub k=2n+1 c(n,k) = 0 w przeciwnym przypadku.

Zbiór treningowy T dla pojęcia c dla zilustrowania nadmiernego dopasowania

x n k klasyfikacja

1 4 8 1

2 6 12 1

3 3 15 0

4 6 13 1

5 2 4 1

6 10 20 1

7 3 15 0

8 8 16 1

9 5 7 0

10 12 24 1

11 13 1 0

12 22 44 1

13 16 32 1

14 14 28 1

15 5 9 0

16 30 60 1

17 9 7 0

18 7 13 0

19 11 15 0

Dostępne testy

Tak gdy n, k są parzyste t1(n,k) = Nie w przeciwnym przypadku.

Tak gdy n jest parzysta i k=2n lub n jest nieparzysta t2(n,k) = Nie w przeciwnym przypadku.

Tak gdy n jest nieparzysta i k=2n+1 lub n jest parzysta t3(n,k) = Nie w przeciwnym przypadku.

Zbiór {Tak, Nie} to zbiór możliwych wartości testów t1, t2, t3.

Dwa klasyfikatory

D1: t1

1

Tak

0

Nie

t2

t1

t3

1

1

0

0

D2:Tak

Tak

Tak

Nie

Nie

Nie

Propozycja przeprowadzenia prostych badań

1. Ściągnij z http://archive.ics.uci.edu/ml/ pliki z oferowanymi tam zbiorami treningowymi. Użyj także przekazanych przez nas plików heart_disease.txt, iris.txt, diabets.txt, wine.txt.

2. Dla każdego z badanych plików napisz program, który 2.1. wczyta zbiór treningowy z pliku2.2. wśród zadeklarowanych funkcji programu będą funkcje reprezentujące

zbiór S dostępnych testów na danych, stosownie do specyfiki konkretnego zbioru treningowego

2.3. program obliczy drzewo decyzyjne z kryterium wyboru testu przez entropię i drzewo decyzyjne z kryterium losowego wyboru testu,

2.4. zgodnie z metodą walidacji krzyżowej zostaną obliczone prawdopodobieństwa błędnej klasyfikacji dla jednego i drugiego drzewa i te prawdopodobieństwa zostaną wyświetlone jako wyniki obliczeń.

http://archive.ics.uci.edu/ml/

Niektóre pola zastosowań metod eksploracji danych

Automatyczna klasyfikacja plam słonecznych Wsparcie diagnostyki w medycynie Bankowość i marketing Klasyfikacja danych biologicznych . . . i wiele innych

Documents

Dwie metody