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1 Universidade Técnica de Lisboa INSTITUTO SUPERIOR DE ECONOMIA E GESTÃO Informática e Sistemas de Informação Aplicados em Economia Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação

2 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados - A Classificação - Técnicas para a Classificação - Algoritmo de Parsaye Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 2

3 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados O processo da descoberta de conhecimento em bases de dados, designado em termos de linguagem original por knowledge discovery in databases (KDD) pode ser visto como um conjunto sequencial de actividades: selecção de dados, preprocessamento dos dados, transformação do dados, data mining e interpretação dos resultados. In Fayadd et al. (1996) Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 3

4 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Interpretação Data Mining Transformação Conhecimento Preprocessamento Padrões Selecção... Dados Preprocessados Dados Transformados DATA Dados seleccionados Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 4

5 Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados Alguns algoritmos de descoberta: - Classificação: árvores de decisão e regras - Pesquisa de associações - Perspectiva baseada em frequências: agentes e redes causais. - Pesquisa de clusters Algumas perspectivas - lógica tradicional - lógica difusa - opaca: redes neuronais Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 5

6 A Classificação (1) Dado um conjunto de instâncias de uma estrutura de dados complexa de atributos A1, A2, An onde um dos atributos tem um domínio de baixa cardinalidade (correspondendo a um número não elevado de classes), a classificação associa a cada instância, nesse atributo, um dos valores do seu domínio. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 6

7 A Classificação (2) Vulgarmente a classificação é feita em dois passos: 1. num primeiro é dado um conjunto de exemplos ao sistema para este induzir as regras de classificação 2. em seguida as regras são utilizadas para classificar outros registos Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 7

8 Árvores de Decisão (1) Uma árvore de decisão classifica exemplos num número finito das classes - Nós são etiquetados com o nome do atributo que lhes corresponde - Troncos são etiquetadas com valores possíveis para este atributo - Folhas são etiquetadas com as classes diferentes Um objecto é classificado seguindo um trajecto pela árvore, fazendo exame dos troncos, correspondendo aos valores dos atributos no objecto. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 8

9 Árvores de Decisão (2) Objectos que descrevem o Investimento Directo Estrangeiro em Portugal Investidor : (Foresa, Mitsui, Shi-Etsu) País de Origem: (Espanha, P. Baixos, Japão) Concelho: (Ilhavo, Estarreja) Operação: (Aquisição de quotas/acções, Aumento de capital) e Montante: elevado (> ), médio ([50000, ]) e baixo (<50000). Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 9

10 Árvores de Decisão (3) Investidor Foresa Elevado Mitsui Origem Shin-Etsu Baixo P. Baixos Japão Médio Baixo Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 10

11 Algoritmos - As árvores de decisão exprimem uma forma simples de lógica condicional. - Um sistema de árvores de decisão simplesmente particiona uma tabela em tabelas mais pequenas pela selecção de subconjuntos baseado em valores para um dado atributo. - Baseado no modo em como a tabela é particionada, obtemos um algoritmo diferente para árvore de decisão tal como o Classification and Regression Trees (CART), ou o Chisquare Automatic Interaction Detection (CHAID), ou o C4.5 de Ross Quinlan Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 11

12 Transformação prévia dos dados - com a criação de uma configuração específica para o atributo de baixa cardinalidade que vai servir de base à classificação; - com a transformação de um produto cartesiano resultante da junção de duas tabelas com relacionamento 1:N numa única linha através da multiocorrência do atributo associado à tabela do lado N; - com a geração de intervalos para a informação de tipo numérico. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 12

13 Árvores de Decisão Um exemplo Investimento Directo Estrangeiro em Portugal Investidor País Concelho Operação Montante Origem Foresa Espanha Ilhavo Aquisição quotas/acções > Foresa Espanha Ilhavo Aquisição quotas/acções > Mitsui P. Baixos Estarreja Aumento de Capital [50000, ] Mitsui Japão Estarreja Aumento de Capital < Shin-Etsu P. Baixos Estarreja Aumento de Capital < Shin-Etsu P. Baixos Estarreja Aumento de Capital < Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 13

14 Árvores de Decisão - Método de Parsaye (1) 1) Com base em investidor construir três novas tabelas Investidor País Origem Concelho Operação Montante Foresa Espanha Ilhavo Aquisição quotas/acções > Foresa Espanha Ilhavo Aquisição quotas/acções > Investidor País Origem Concelho Operação Montante Mitsui P. Baixos Estarreja Aumento de Capital [50000, ] Mitsui Japão Estarreja Aumento de Capital < Investidor País Origem Concelho Operação Montante Shin-Etsu P. Baixos Estarreja Aumento de Capital < Shin-Etsu P. Baixos Estarreja Aumento de Capital < Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 14

15 Árvores de Decisão - Método de Parsaye (2) 2) Determinar as tabelas classificadas -aquelas em que os valores de Montante são os mesmos: A primeira e terceira tabelas 3) Prosseguir o processo de partição. A segunda tabela vai originar duas novas tabelas: Investidor País Origem Concelho Operação Montante Mitsui P. Baixos Estarreja Aumento de Capital [50000, ] Investidor País Origem Concelho Operação Montante Mitsui Japão Estarreja Aumento de Capital < Todas as tabelas estão classificadas Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 15

16 Árvores de Decisão - Método de Parsaye (3) Foresa > Mitsui P. Baixos Japão [50000, ] < Shin-Etsu < Investidor Origem Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 16

17 Limitações das Árvores de Decisão - Em muitos casos, não existe um melhor atributo para início de selecção e - qualquer que seja o atributo escolhido haverá sempre conhecimento perdido. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 17

18 Limitações das Árvores de Decisão conhecimento perdido Os dois factos: 1. O investidor Foresa aplica montantes elevados, 2. Aquisições de quotas/acções são aplicações de montantes elevados nunca podem ser obtidos da tabela num ciclo de extracção de conhecimento com a árvore de decisão. Podemos obter o facto (a) ou o facto (b), não ambos, porque a árvore de decisão seleciona um atributo especifico para executar a partição em cada estádio. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 18

19 Regras de produção (1) Uma regra de produção é uma afirmação da forma: Se Condição1 Então classe1 Cada caminho numa árvore de decisão corresponde a um termo: uma conjunção de condições envolvendo os atributos. A árvore anterior é equivalente ao conjunto de regras seguintes: Default Montante = Baixo Se Investidor = Foresa Então Montante = Elevado Se Investidor = Mitsui e Origem = P.Baixos Então Montante = Médio Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 19

20 Regras de Produção (2) Neste caso, fazem-se comparações utilizando os valores de campos de uma tabela de dados Usa-se uma Representação Atributo-Valor: Investidor é o atributo e Foresa é o valor. Origem = Espanha, onde Origem é o atributo e Espanha o valor. Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 20

21 Regras de Produção (3) Vantagens relativamente às árvores de decisão: - a possibilidade de definição de uma classe por defeito simplifica a especificação. - podem estar para além das representações atributo-valor o por exemplo, ter instruções que comparem os valores de dois campos sem expressamente referir quaisquer valores o que não pode ser estabelecido por árvores de decisão Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. Classificação 21

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