Cristiane Neves Kasahara ANÁLISE DE FERRAMENTAS DE MINERAÇÃO DE DADOS

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1 Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Computação Curso de Especialização em Sistemas de Banco de Dados Cristiane Neves Kasahara Fernando Wilson Sousa Conceição ANÁLISE DE FERRAMENTAS DE MINERAÇÃO DE DADOS Belém - PA 2008

2 Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Computação Curso de Especialização em Sistemas de Banco de Dados Cristiane Neves Kasahara Fernando Wilson Sousa Conceição ANÁLISE DE FERRAMENTAS DE MINERAÇÃO DE DADOS Monografia apresentada à Universidade Federal do Pará como requisito parcial para obtenção do grau de Especialista em Sistemas de Banco de Dados. Professora Orientadora: MSc. Miriam Lúcia Campos Serra Domingues. Belém - PA 2008 ii

3 Universidade Federal do Pará Instituto de Ciências Exatas e Naturais Faculdade de Computação Curso de Especialização em Sistemas de Banco de Dados Cristiane Neves Kasahara Fernando Wilson Sousa Conceição Monografia apresentada para obtenção do título de Especialista em Sistemas de Banco de Dados. Atribuo conceito excelente à Monografia apresentada no dia 25 de abril de 2008, pelos alunos: Cristiane Neves Kasahara e Fernando Wilson Sousa Conceição, intitulada Análise de Ferramentas de Mineração de Dados. Belém, 25 de abril de Orientadora: Profª MSc. Miriam Lúcia C. S. Domingues Belém - PA 2008 iii

4 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO MOTIVAÇÃO OBJETIVOS Geral Específico DESCRIÇÃO DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS OU MINERAÇÃO DE DADOS CONCEITO DE DCBD DEFINIÇÃO DE MINERAÇÃO DE DADOS ETAPAS DO PROCESSO DE MINERAÇÃO DE DADOS OU DCBD Identificação do Problema Pré-processamento Extração de Padrões Pós-processamento Utilização do conhecimento REGRAS ASSOCIATIVAS ALGORITMO APRIORI FERRAMENTAS WEKA TANAGRA ESTUDO DE CASO COMPREENSÃO DO DOMÍNIO DA APLICAÇÃO Cenário Dados gerais da empresa Definições dos testes bioquímicos utilizados ESCOLHA DAS FERRAMENTAS E TAREFAS UTILIZADAS DESCRIÇÃO DO PROCESSO DE MINERAÇÃO DE DADOS APLICADO AO PROBLEMA Identificação do Problema Pré-Processamento Extração e Integração Transformação Extração de Padrões Escolha da Tarefa Escolha do Algoritmo Parâmetros Utilizados Resultados AVALIAÇÃO DO RESULTADO COMPARAÇÃO DAS FERRAMENTAS Interface Facilidade de uso Apresentação dos Resultados Resultados obtidos CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS iv

5 LISTAS DE TABELAS Tabela Opções de Parâmetros Tabela Dados coletados Tabela Dados modificados v

6 LISTA DE FIGURAS Figura Fases de um processo de Mineração de Dados... 5 Figura Atividades e tarefas de Mineração de Dados Figura Algoritmo Apriori Figura Tela Inicial do Weka Figura Pré-processamento Figura Abrir arquivo Figura Base de Dados carregada Figura Filtros Figura Parâmetros de discretização Figura Interface do Associate Weka Figura Tela para alteração de parâmetros Figura Resultados obtidos do Associate Weka Figura Tela Inicial Tanagra Figura Abrir um arquivo novo Figura Diretório Figura Define Status Figura Define Atributos Figura a) Botão Adicionar b) Campos transferidos Figura Executa Definir Status Figura Visualizar os atributos Figura View Dataset Figura Define Status Figura ) Parâmetros 3) definir parâmetros 4) executar 5)Visualizar Figura Resultados obtidos Figura Valores de referência Figura Diferença entre artéria normal e artéria bloqueada Figura Tela de pré-processamento Figura Interface do Tanagra vi

7 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS DCBD - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados HDL - Colesterol de alta densidade IPAMB - Instituto de Previdência e Assistência do Município de Belém LDL - Colesterol de baixa densidade MD - Mineração de Dados KDD - Knowledge Discovery in Databases KNN - K-Nearest Neighbor URL - Uniforme Resource Locate VLDL - Colesterol de muito baixa densidade WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis vii

8 RESUMO A Mineração de Dados tem sido muito utilizada por diversas empresas e instituições de pesquisa para obter conhecimento útil de suas bases de dados, que possa ser de extrema importância na tomada de decisões estratégicas em cada área de atuação. Para viabilizar este mecanismo, são necessárias ferramentas capazes de realizar tal procedimento. Com o propósito de suprir esta demanda, várias ferramentas foram desenvolvidas, outras estão em processo de desenvolvimento ou em fase de estudo. A partir dessas informações, resolvemos analisar duas ferramentas de Mineração de Dados, o Weka e o Tanagra, utilizando uma mesma base de dados, com os mesmos parâmetros, realizando a comparação da interface, da facilidade de uso, da apresentação dos resultados e dos resultados obtidos. O Weka apresentou melhor interface e maior facilidade de uso em relação ao Tanagra, na análise dos autores. Os resultados obtidos com as duas ferramentas foram considerados equivalentes. Palavras-chaves: Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Mineração de Dados, Weka, Tanagra, Laboratório de Análises Clínicas. viii

9 ABSTRACT Data Mining has been widely used by various companies and research institutions to gain useful knowledge from their databases, which may be of extreme importance in making strategic decision in each area of activity. To facilitate this mechanism, capable tools are necessary that make such a procedure. In order to meet this demand, several tools were developed, some still in the process of development or in study phase. From this information, we analyze two Data Mining tools, the Weka and Tanagra, using the same database, with the same parameters, performing a comparison of the interface, ease of use, the presentation of results and the obtained results. The Weka presented better interface and ease of use in relation to Tanagra, in the authors analysis. The results obtained with the two tools were considered equivalent. Word-keys: Knowledge Discovery in Databases, Data Mining, Weka, Tanagra, Laboratory of Clinics Analysis. ix

10 1. INTRODUÇÃO A Mineração de Dados (MD) consiste na exploração e análise de dados, por meios automáticos e semi-automáticos, em grandes quantidades de dados, com o objetivo de descobrir regras ou padrões interessantes (descoberta de conhecimento) implícitos nesses dados. Pode ser aplicada nas mais diversas áreas do conhecimento. Neste estudo, a Mineração de Dados foi utilizada não somente para fornecer uma solução para um problema em um laboratório de análises clínicas, mas também para testar a performance das ferramentas em questão. 1.1 Motivação O avanço tecnológico e a evolução da computação proporcionaram um aumento na capacidade de armazenamento e processamento de dados, assim como o desenvolvimento de inúmeros softwares capazes de extrair padrões interessantes dessas bases de dados. Com os avanços das pesquisas para se construir ferramentas cada vez mais habilitadas para a obtenção de conhecimento útil, torna-se possível fazer a comparação das mesmas, utilizando-se uma mesma base de dados. 1.2 Objetivos Geral O objetivo geral é conhecer, estudar e comparar duas ferramentas de MD, mostrando suas funcionalidades e diferenças, vantagens e desvantagens Específico Os objetivos específicos são: comparar a interface, a facilidade de uso, a apresentação dos resultados e os resultados obtidos, utilizando para isso a tarefa de regras associativas em uma mesma base de dados: a base de dados do Instituto de Previdência e Assistência do Município de Belém (IPAMB), a qual contém dados de pacientes que são considerados de risco, de acordo com as alterações de testes bioquímicos que podem levar a um possível infarto. 10

11 1.3 Descrição O trabalho está dividido em seis capítulos: Neste capítulo, é apresentada uma introdução ao tema a ser abordado, a motivação, os objetivos do texto e uma breve descrição da disposição dos capítulos. O segundo capítulo é composto por uma fundamentação teórica sobre Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados. O terceiro capítulo trata da tarefa de Mineração de Dados utilizada nesta pesquisa, que é a tarefa de Regras Associativas realizada com o algoritmo Apriori. No quarto capítulo são apresentadas as ferramentas Weka e Tanagra, utilizadas durante o processo de MD, onde são abordadas suas características, forma de uso, etc. O quinto capítulo traz o estudo de caso realizado com os dados coletados no Laboratório de Análises Clínicas do IPAMB, com o propósito de comparar as ferramentas. No sexto capítulo são apresentadas as considerações finais da pesquisa. 11

12 2. DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS OU MINERAÇÃO DE DADOS Frente à grande demanda de informações geradas e armazenadas em diversos repositórios distribuídos e distintos, a Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados - DCBD (Knowledge Discovery in Databases KDD), surge como uma solução para o bom aproveitamento de tanta informação, a qual precisa ser utilizada e propagada. Alguns autores consideram os termos DCBD e MD referentes a processos distintos, já que o segundo termo faz parte de um processo maior (DCBD). Porém a expressão Mineração de Dados é mais popular e muitas vezes utilizada como sinônimo de DCDB. 2.1 Conceito de DCBD O termo DCBD, formalizado em 1989, se refere ao amplo conceito de procurar conhecimento a partir de bases de dados. O principal objetivo de um processo de Descoberta de Conhecimento de Base de Dados foi resumido em um conceito proposto em 1996, que é aceito por diversos pesquisadores, em que a extração de conhecimento de base de dados é o processo utilizado para identificar padrões válidos, novos, potencialmente úteis e compreensíveis embutidos nos dados (Fayyad et al.,1996). Para melhor esclarecimento, será dada a definição de cada item citado acima: Dados: Conjunto de fatos ou casos em um repositório de dados. Como exemplo, os dados correspondem aos valores dos campos de um resultado de um exame laboratorial. Padrões: Por intermédio de um subconjunto dos dados, denota-se alguma abstração em alguma linguagem descritiva de conceitos. Processo: Refere-se às diversas etapas para a extração de conhecimento de bases de dados, como a preparação dos dados, busca por padrões e avaliação do conhecimento. 12

13 Válidos: Os padrões descobertos devem satisfazer funções ou limiares que garantam que os exemplos cobertos e os casos relacionados ao padrão encontrado sejam aceitáveis, ou seja, devem possuir algum grau de certeza. Novos: Novas informações sobre os dados utilizados devem ser fornecidas pelo padrão encontrado. O padrão encontrado deve ser novo ou inédito e isto é determinado pelo grau de novidade, que pode ser medido por meio de comparações entre as mudanças ocorridas nos dados ou no conhecimento anterior. Úteis: Os padrões descobertos no processo de extração de conhecimento devem ser incorporados para serem utilizados em ações de processos de tomada de decisões estratégicas. Compreensíveis: Encontrar padrões compreensíveis significa encontrá-los em alguma linguagem que pode ser compreendida pelos usuários permitindo, desta forma, uma análise mais profunda dos dados. Conhecimento: O conhecimento depende da área de estudo em questão e está relacionado fortemente com medidas de utilidade, originalidade e compreensão. 2.2 Definição de Mineração de Dados No presente estudo, a definição adotada está conforme Mount (2001), a qual define Mineração de Dados como uma técnica, cujo objetivo é proporcionar ao usuário final suporte à tomada de decisão, uma vez que se tem uma grande base de dados, mas impossível, ao analista humano, tomar por si só, uma decisão. Esse é um processo interativo entre homem e máquinas, no qual um precisa do outro, ou seja, após a mineração precisa-se de um especialista do domínio para fazer análise dos dados válidos, estabelecendo uma interdependência. 13

14 2.3 Etapas do Processo de Mineração de Dados ou DCBD A partir deste tópico, o termo DCBD será substituído por Mineração de Dados, uma vez que é o mais utilizado entre os autores e pesquisadores do ramo, como já citado acima. Não existe uma convenção que determine a quantidade exata de etapas do processo de mineração de dados. Os primeiros estudos, como o de Fayyad et al. (1996), descrevem o processo formado por nove etapas, outros descrevem cinco etapas (Mount, 2001) e outros em quatro fases (Weiss, 1998). As fases de Mineração de Dados que serão abordadas a seguir, terão como base Rezende (2003), que define o processo dividido em três grandes etapas préprocessamento, extração de padrões e pós-processamento (Figura 2.1). São incluídas nessa divisão uma fase anterior ao processo, que se refere ao conhecimento do domínio e identificação do problema e uma fase posterior, que se refere à utilização do conhecimento obtido. Utilização do Conhecimento COCOCCOCONHECI Conhecimento Pós-Processamento Extração de Padrões Escolha da Tarefa Escolha do Algoritmo Extração de Padrões Pré-Processamento Banco de Dados? Seleção Identificação do problema Extração e Integração Transformação Seleção e Redução de dados Figura 2.1 Fases de um processo de Mineração de Dados 14

15 2.3.1 Identificação do Problema Antes de iniciar as tarefas do processo de descoberta, é de fundamental importância adquirir conhecimento a respeito do domínio. Por este motivo, o especialista do domínio é um ponto chave para o processo de extração de conhecimento e no apoio aos analistas em seu objetivo de encontrar padrões. Conhecer o domínio é crucial para fornecer subsídios para todas as etapas do processo de extração e aos analistas, pois entendê-lo é um pré-requisito para extrair algo útil. Nesta fase é interessante analisar as principais metas do processo; os critérios de desempenho importantes; o conhecimento extraído, se é compreensível a seres humanos ou não; a relação entre a simplicidade e a precisão do conhecimento extraído Pré-processamento Nesta fase, aplicam-se métodos para tratamento, limpeza e redução do volume de dados, antes de iniciar a etapa de extração de padrões, já que os dados disponíveis para análise nem sempre estão em um formato adequado e podem apresentar problemas em razão de limitações de memória ou tempo de processamento dos computadores, muitas vezes não sendo possível a aplicação direta dos algoritmos de mineração de dados. A realização dessas modificações deverá ser feita com base nos objetivos do processo de extração. Essas alterações que podem ser efetuadas na etapa de préprocessamento são: extração e integração, transformação, limpeza, seleção e redução de dados. É válido ressaltar que nem todas essas modificações são necessárias Extração e Integração Na extração e integração, os dados disponíveis irão passar por um processo de unificação, já que os mesmos podem estar dispostos em diferentes fontes, como: arquivos-texto, arquivos no formato de planilhas, banco de dados ou Data Warehouses, sendo então essencial que esses dados sejam transformados para uma única fonte de dados no formato atributo-valor que será utilizada como entrada para os algoritmos de extração de padrões. 15

16 Transformação Após a fase de extração e integração dos dados, algumas transformações comuns podem ser aplicadas aos dados, a fim de que se tornem adequados para serem utilizados nos algoritmos de extração de padrões, e dentre elas tem-se: resumo, transformação de tipo e normalização de atributos contínuos, tornando assim os dados no formato apropriado para o processo de mineração Limpeza Os dados utilizados para a extração de padrões podem apresentar problemas oriundos do processo de coleta, que podem ser erros de digitação ou erro na leitura dos dados coletados. Nesta fase, é feita uma análise de integridade e consistência dos dados, removendo-se entradas espúrias e erros, preenchendo-se valores ausentes e solucionandose inconsistências entre as bases, de forma a gerar uma base única. A técnica de limpeza garante a qualidade dos dados, fator extremamente importante, já que o resultado do processo de extração, provavelmente, será utilizado em um processo de tomada de decisão Seleção e Redução de Dados A seleção e a redução de dados vêm solucionar o problema da inviabilidade da utilização de algoritmos de extração de padrões, devido o número de exemplos e atributos disponíveis ser inviáveis para análise, em virtude das restrições de espaço em memória ou tempo de processamento. Para isso, é necessária a aplicação de alguns métodos tais como redução do número de exemplos, do número de atributos ou do número de valores de um atributo, para diminuir a quantidade de dados antes de iniciar a busca pelos padrões Extração de Padrões Esta etapa tem como finalidade o cumprimento dos objetivos definidos na identificação do problema, compreendendo a escolha da tarefa de Mineração de Dados a ser empregada, a escolha do algoritmo a ser utilizado e a extração dos padrões propriamente dita. Por ser um processo iterativo, pode ser necessário que seja executada diversas vezes para ajustar o conjunto de parâmetros, tendo em vista a obtenção de 16

17 resultados mais adequados aos objetivos preestabelecidos. É nesta etapa que se submetem as bases de dados aos algoritmos de mineração escolhidos para extração dos padrões embutidos nos dados Escolha da Tarefa Segundo Rezende (2003), a escolha da tarefa depende dos objetivos desejáveis para a solução a ser encontrada e essas tarefas podem ser agrupadas em Atividades Preditivas e Descritivas. A Figura 2.2, abaixo mostra em como se divide estas atividades. Figura 2.2 Atividades e tarefas de Mineração de Dados - Atividades Preditivas...consistem na generalização de exemplos ou experiências passadas com respostas conhecidas em uma linguagem capaz de reconhecer a classe de um novo exemplo. Os dois principais tipos de tarefas para predição são classificação e regressão. A classificação consiste na predição de um valor categórico como, por exemplo, predizer se o cliente é bom ou mau pagador. Já na regressão, o atributo a ser predito consiste em um valor contínuo como, por exemplo, predizer o lucro ou perda em um empréstimo. (Rezende, 2003). - Atividades Descritivas 17

18 Consistem na identificação de comportamentos intrínsecos do conjunto de dados, que não possuem uma classe especificada. Algumas das tarefas de descrição são clustering, regras associativas e sumarização. Após a escolha da tarefa, será realizada a definição do algoritmo de extração e a posterior configuração de seus parâmetros Escolha do Algoritmo Segundo Rezende (2003): A escolha do algoritmo é realizada de forma subordinada à linguagem de representação dos padrões a serem encontrados. Essa escolha está diretamente relacionada às tarefas de MD, citadas acima, que serão utilizadas para a extração de padrões. Um ponto importante é a complexidade da solução encontrada pelo algoritmo de extração, diretamente relacionada à capacidade de representação do conceito embutido nos dados. Se o modelo resultante tiver uma precisão boa para o conjunto de treinamento, porém um desempenho ruim para novos exemplos, isso significa que os parâmetros do algoritmo estão ajustados para encontrar soluções mais complexas que o conceito efetivamente existente nos dados. Conclui-se então que o modelo é especifico para o conjunto de treinamento, ocorrendo overfitting 1 (Rezende, 2003). Em contra partida ocorrerá underfitting 2, se a solução que está sendo buscada não for suficiente para adequar o conceito representado nos dados, podendo não ser, portanto, o modelo induzido representativo. Nesse caso, é provável que o modelo encontrado não tenha bom desempenho, tanto nos exemplos disponíveis para o treinamento, como para novos exemplos. Devido a estes fatos, a configuração dos parâmetros do algoritmo deve ser feita de forma criteriosa (Rezende, 2003) Pós-processamento Segundo Rezende (2003) na maioria das vezes, o conhecimento extraído é utilizado na resolução de problemas da vida real, tanto por meio de um sistema 1 Overfiting (Mount, 2001): ocorre quando o erro (ou outra medida de desempenho) em um conjunto de treinamento evidencia um desempenho ruim de hipótese. 2 Underfiting (Mount, 2001): quando é possível induzir hipóteses que apresentem uma melhora muito pequena de desempenho no conjunto de treinamento, assim como em um conjunto de teste. 18

19 inteligente como por um ser humano, auxiliando algum processo de tomada de decisão. É necessário, portanto, verificar se os dados extraídos por um sistema computacional representam o conhecimento do especialista, visto que o mesmo pode diferir dos dados extraídos e em que parte o conhecimento do especialista está correto. Levando-se em consideração que os algoritmos podem gerar grandes quantidades de padrões, pode acontecer deles não serem importantes, em sua maioria, para o usuário final. Como não é viável e nem produtivo fornecer ao usuário final uma grande quantidade de padrões, torna-se de extrema importância desenvolver algumas técnicas de apoio no sentido de fornecer a eles apenas os padrões mais interessantes, já que, normalmente, procuram apenas uma pequena lista de padrões que sejam relevantes. Existem medidas para avaliação de conhecimento que têm por finalidade auxiliar o usuário no entendimento e na utilização do conhecimento adquirido, podendo ser divididas em dois tipos: medidas de qualidade e medidas de desempenho. Para o processo de extração de conhecimento, a compreensibilidade é um aspecto de máxima importância, relacionada à facilidade de interpretação dessas regras por um ser humano, uma vez que um dos principais objetivos desse processo são a compreensão e utilização do conhecimento descoberto. Uma maneira de avaliar a qualidade, na tentativa de estimar-se o quanto de conhecimento interessante existe, é a interessabilidade e deve realizar a combinação de fatores que venham refletir como o especialista julga o padrão. As medidas de interessabilidade baseiam-se em vários aspectos, principalmente, na utilidade que as regras representam para o usuário final, divididas em objetivas e subjetivas. As medidas objetivas estão relacionadas apenas com a estrutura dos padrões e do conjunto de dados de teste, sem levar em consideração as especificidades do usuário nem do conhecimento do domínio, para avaliar o padrão. Enquanto que as medidas subjetivas são fundamentais quando os usuários finais manifestam diferentes graus de interesse para um determinado padrão, pois estas medidas determinam que fatores específicos do conhecimento do domínio e de interesse dos usuários devem ser tratados ao selecionar um conjunto de regras interessantes aos usuários. 19

20 2.3.5 Utilização do conhecimento Após a análise do conhecimento, na etapa de Pós-Processamento, este conhecimento pode ser utilizado em um sistema inteligente ou como apoio em processos de tomada de decisão. Caso este não venha suprir as necessidades do usuário final, não cumprindo, portanto com os objetivos propostos, é necessário que o processo de extração seja repetido, ajustando-se assim os parâmetros ou melhorando o processo de escolha dos dados para obter resultados que realmente venham ser úteis numa próxima iteração. 20

21 3. REGRAS ASSOCIATIVAS As Regras Associativas são utilizadas para representar um padrão de relacionamento entre itens de dados do domínio da aplicação, que ocorrem com uma determinada freqüência na base de dados. Por exemplo, em um banco de dado que comporta milhares de itens, como aqueles existentes em grandes lojas de varejo, desejase descobrir associações importantes entre os itens comercializados, tal que a presença de alguns deles em uma transação (compra e venda) implique na presença de outros na mesma transação. O objetivo da tarefa de regras associativas é encontrar todas as regras que ofereçam informações relevantes, entre os itens W (antecedentes) e Z (conseqüentes) e que estes itens sejam significativos e freqüentes, ou seja, devem estar dispostos em quantidade no conjunto de dados com suporte acima de determinado valor e que caracterizem bem a associação, tendo bom grau de confiança. Assim conclui-se que as regras geradas devem atender a um suporte e confiança mínimos (Agrawal, 1993). A freqüência com que ocorrem os padrões por toda base para conjuntos de itens é chamada de suporte, ou seja, o número de transações que contêm esse conjunto de itens. Enquanto que a medida da força da regra é chamada de confiança, que é a precisão da regra. O suporte mínimo (minsup) é a fração das transações que satisfaz a união dos itens de Z com os de W, de forma que existam z % das transações no banco de dados. A confiança mínima (minconf) garante que ao menos w % das transações que satisfaçam W das regras também satisfaçam Z das regras. 3.1 Algoritmo Apriori O algoritmo Apriori proposto por Agrawal (1994) tem o objetivo de fazer a mineração de regras associativas em grandes e complexas bases de dados, sendo um dos algoritmos mais conhecidos quando o assunto é extrair relacionamentos importantes de tais bases de dados. É a partir dele que surgem todos os outros algoritmos de associação. A vantagem de se utilizar o Apriori está na simplicidade original em que foi desenvolvido e a versatilidade em minerar bases de dados robustas. 21

22 Antes de dar início ao processo de mineração, é necessário realizar a alteração de alguns parâmetros referentes ao algoritmo e essa parametrização é realizada pela atribuição dos percentuais de suporte mínimo e confiança mínima desejados. O algoritmo percorre várias vezes a base de dados a fim de selecionar todos os conjuntos de itens freqüentes, denominados itemsets freqüentes (Lk), sendo que, para cada passo é gerado, primeiramente, um conjunto de itens candidatos (Ck) e então determina se os candidatos satisfazem o suporte mínimo estabelecido por parâmetro. Após este procedimento, ocorre a podagem do conjunto de itens candidatos e a contagem do suporte, então os itens que poderão passar para a próxima passagem serão aqueles com suporte acima do estabelecido. A primeira passagem corresponde a k=1 e sendo k=2, k só será incrementado enquanto o conjunto obtido na passagem anterior não for vazio e consequentemente os itens retornados pela função Apriori-gen serão recebidos pelo conjunto candidato. O Apriori faz uso de duas funções: a função Apriori_gen, para gerar os candidatos e eliminar aqueles que não são freqüentes, e a função Genrules, utilizada para extrair as regras associativas. O funcionamento do algoritmo Apriori, utilizando a função Apriori_gen está resumidamente ilustrado na Figura 3.1. Figura 3.1 Algoritmo Apriori 22

23 O algoritmo Apriori gera inicialmente L1 que é o conjunto de grupos com somente um elemento. Na seqüência, em um laço com k passos, serão desenvolvidas duas tarefas basicamente: a primeira utiliza a função Apriori-gen para a geração do grupo de itens candidatos Ck, através dos itens gerados no passo anterior (conjunto de Lk-1). A segunda tarefa executada no laço k é a função Subset, que consisti num outro laço para contagem do suporte dos itens (c) do grupo candidato Ck, onde cada transação da base de dados é analisada. Neste momento, o Apriori utiliza uma função, estruturada na forma de uma hash-tree, onde cada nodo folha contém uma lista de itens ou o endereçamento para uma tabela hash, assim é possível encontrar todos os candidatos contidos na transação t de forma ágil. Cada candidato c terá ao final o seu suporte computado, e no próximo passo k, os itens que não obtiveram o suporte mínimo estabelecido são excluídos. A Função Apriori-gen apresenta duas finalidades descritas a seguir: A primeira consiste em formar a união dos conjuntos freqüentes, e então gerar o conjunto candidato Ck, assim os itens do conjunto candidato formado estarão ordenados lexicograficamente, eliminando aqueles que possuírem itens iguais. A segunda finalidade da função Apriori-gen é fazer a podagem do conjunto de itens candidatos, usando o princípio de que cada subconjunto de um conjunto de itens freqüente também deve ser freqüente. Esta regra é utilizada para reduzir o número de candidatos a serem comparados com cada transação na base de dados. Todos os candidatos gerados que contenham algum subconjunto que não seja freqüente são podados pela Apriori-gen. 23

24 4. FERRAMENTAS As ferramentas escolhidas para realizar a tarefa de mineração de dados foram o WEKA (Witten & Frank, 2005) e o TANAGRA (Rakotomalala, 2005). 4.1 WEKA O WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) é um ambiente gráfico que utiliza uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina e as tarefas de mineração de dados: classificação, agrupamento e regras associativas e apresenta uma interface gráfica bastante amigável para o usuário. Foi desenvolvido e implementado em Java, pelo Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Waikato, na Nova Zelândia, constituindo-se como um software com código aberto (opensource). Devido à portabilidade da linguagem Java, o Weka pode ser executado em diversas plataformas. Por ser também uma linguagem orientada a objetos, Java proporcionou ao software vantagens como modularidade, polimorfismo, encapsulamento, reutilização de código entre outras. A ferramenta Weka está disponível para download em A versão estável mais recente é a Nesse endereço, se encontram também tutoriais, listas de discussões, informações sobre os autores e o código das classes implementadas para gerar essa ferramenta. Serão apresentadas a seguir as principais funcionalidades da ferramenta que se refere ao módulo utilizado em nossa pesquisa (Explorer), conforme Figura 4.1. Figura 4.1 tela inicial do Weka 24

25 O botão Simple CLI executa os algoritmos do Weka através de linha de comando. O botão Explorer executa o modulo gráfico para utilização dos algoritmos e será detalhado mais adiante. O botão Experimenter permite ao usuário criar, rodar, modificar e analisar experiências de uma maneira mais conveniente. O botão KnowledgeFlow é uma ferramenta gráfica que permite o planejamento de ações, na construção de um fluxo de processos de Mineração de Dados. Com o botão Explorer, a janela do módulo Explorer é aberta, a qual fornece as opções para iniciar o processo de mineração de dados no modo gráfico (Figura 4.2). Figura 4.2 Pré-processamento Por exemplo, para abrir um arquivo na ferramenta Weka no formato arff basta clicar no Open File e selecioná-lo, conforme a Figura 4.3 abaixo, podendo-se fazer alterações de várias formas, como discretizar atributos numéricos e também modificar valores do filtro de discretização. 25

26 Figura 4.3 Abrir arquivo Após ser selecionado o arquivo, a base de dados que será trabalhada no processo de MD é carregada na ferramenta (Figura 4.4). Figura 4.4 Base de dados carregada Na Figura 4.5 abaixo, podemos selecionar os tipos de filtros a serem utilizados na preparação de dados. 26

27 Figura 4.5 Filtros Na Figura 4.6 abaixo, podemos escolher os atributos a serem utilizados no filtro de discretização. Figura 4.6 Parâmetros de discretização 27

28 Cada aba do Weka será detalhada a seguir para melhor se entender a interface da ferramenta. Na aba Preprocess, encontram-se as opções para carregar a base de dados que será submetida aos algoritmos de mineração: Open file: apresenta uma caixa de diálogo que permite selecionar o arquivo especificado, dentro do disco rígido, nos formatos binary serialized instances, C45 name files, CSV (separado por vírgula) e o arquivo exclusivo do Weka, Arff. Open URL: apresenta uma caixa de diálogo que permite selecionar o arquivo especificado através de um endereço URL (Uniforme Resource Locator). Open BD: apresenta uma caixa de diálogo através da qual se pode fazer a ligação com um banco de dados, permitindo carregar os dados usando JDBC. O quadro Current Relation mostra as informações sobre o conjunto de dados: Relation: informa nome da relação (nome da base de dados). Instances: informa a quantidade de instâncias (linhas ou registros da base de dados). Atributes: informa o número de atributos existente do conjunto de dados. Ao selecionar um atributo em Attributes, o quadro Selected attribute fornece as informações sobre esse atributo, como o nome do atributo (Name); seu tipo (Type), podendo ser categórico (nominal) ou numérico; o número e a porcentagem de instâncias nos dados que possuem dados ausentes para este atributo (Missing); o número de valores diferentes que os dados possuem para este atributo (Distinct); e finalmente, o número e porcentagem de instâncias que possuem valores para este atributo que não se repetem em nenhuma outra instância (Unique). As abas que disponibilizam os algoritmos de mineração de dados são as seguintes: A aba Classify, que consiste no esquema de treinamento de aprendizado que executa os algoritmos de classificação ou regressão. 28

29 A aba Cluster, com os algoritmos de agrupamento. A aba Associate, com os algoritmos para a descoberta de regras associativas. Além dessas, a aba Select Attributes permite selecionar os atributos mais pertinentes no conjunto de dados. E a última opção, a aba Visualize, fornece visualizações de gráficos de duas dimensões dos dados. Detalhando a aba Associate, que contém o algoritmo usado neste trabalho, temos que com o botão Choose, é possível escolher um algoritmo capaz de gerar regras de associação (Figura 4.7). Figura 4.7 Interface do Associate Weka As principais opções de parâmetros para a extração de regras associativas com o algoritmo Apriori, no Weka, são mostradas na Tabela 4.1 a seguir: 29

30 Tabela 4.1 Opções de Parâmetros Opção t <training file> N <requered number of rules> C <minimum confidence of a rule> D <delta for minimum support> M <lower bound for minimum support> Função especifica o treinamento do arquivo especifica o número exigido de regras especifica a confiança mínima de uma regra especifica delta para diminuição de suporte mínimo especifica pequeno salto para suporte mínimo Após escolher o algoritmo, é possível alterar os parâmetros através da janela Weka.gui.GenericObjectEditorI (Figura 4.8). Figura 4.8 Tela para alteração de parâmetros Na Figura 4.9 é apresentado o resultado da descoberta de regras associativas utilizando o algoritmo Apriori. A leitura de uma regra associativa se dá da seguinte forma: 30

31 Como exemplo, a regra 3 da Figura 4.9: SE pacientes do sexo feminino apresentam ldl entre a (26 casos), ENTÃO apresentam situação normal (26 casos). Esta regra possui confiança de 100%. Figura 4.9 Resultado obtido do Associate Weka 31

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