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Weka (aprendizaje automático)

Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis, en español «entorno para análisis del conocimiento de la Universidad de Waikato») es una plataforma de software para el aprendizaje automático y la minería de datos escrito en Java y desarrollado en la Universidad de Waikato. Weka es software libre distribuido bajo la licencia GNU-GPL.

Weka

Pantalla Weka 3.5.5
Información general
Tipo de programa Aprendizaje automático
Desarrollador Universidad de Waikato (Nueva Zelanda)
Licencia GPL
Información técnica
Programado en Java
Plataformas admitidas máquina virtual Java
Versiones
Última versión estable 3.6.15 (book), 3.8.3 (stable), 3.9 (development) ( 31 de octubre de 2011)
Archivos legibles
ARFF
Enlaces
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Breve historia

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  • 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 reescribir 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".
  • En 2006, Pentaho Corporation adquirió una licencia exclusiva para usar Weka para Inteligencia de negocio (Business Intelligence), dando lugar al componente de minería de datos y análisis predictivo del paquete de software Pentaho Business Intelligence.

Descripción

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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.

Características de Weka

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Las características 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]​

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

La interfaz de usuario

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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

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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

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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 a los conjuntos de datos resultantes. También permite estimar la exactitud del modelo predictivo resultante, mediante curvas ROC, etc. Finalmente, tiene utilidades para visualizar el propio modelo, en aquellos casos en que esto sea posible, 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.
  • 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

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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

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Knowledge Flow («flujo de conocimiento») es una interfaz que en esencia implementa las mismas funciones que Explorer, y además permite "arrastrar y soltar". También puede ofrecer aprendizaje incremental.

Aplicaciones relacionadas

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Véase también

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Referencias

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  1. ↑ Ian H. Witten; Eibe Frank; Len Trigg; Mark Hall; Geoffrey Holmes; 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. pp. 192-196. Consultado el 26 de junio de 2007. 
  2. ↑ Gregory Piatetsky-Shapiro (28 de junio de 2005). «KDnuggets news on SIGKDD Service Award 2005». Consultado el 25 de junio de 2007. 
  3. ↑ «Overview of SIGKDD Service Award winners». 2005. Archivado desde el original el 1 de julio de 2007. Consultado el 25 de junio de 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 de junio de 2007. 
  5. ↑ G. Holmes; A. Donkin; 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 de junio de 2007. 
  6. ↑ S.R. Garner; S.J. Cunningham; G. Holmes; C.G. Nevill-Manning; 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. pp. 14-21. Consultado el 25 de junio de 2007. 
  7. ↑ P. Reutemann; B. Pfahringer; 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 de junio de 2007. 

Enlaces externos

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Generales

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Ejemplos de aplicaciones

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Versiones extendidas

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