Extração de Árvores de Decisão com a Ferramenta de Data Mining Weka

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Este artigo apresenta uma introdução ao sistema WEKA, um software livre para Data Mining.

1 Introdução


            A mineração de dados (data mining) pode ser definida como o processo automático de descoberta de conhecimento em bases de dados muito volumosas. Os primeiros softwares para mineração de dados começaram a ser desenvolvidos em meados da década de 90, ainda em ambiente acadêmico. Hoje em dia já existem algumas dezenas de ferramentas comerciais para data mining, desenvolvidas por empresas como SAS (Enterprise Miner), IBM (Intelligent Miner) e SPSS (Clementine). Além disso, diversos recursos para mineração de dados encontram-se disponibilizados nas versões mais recentes dos SGBD’s Oracle e SQL Server. 

Este artigo pretende apresentar ao leitor uma das ferramentas de data mining mais simples e largamente utilizadas: a ferramenta Weka.  O sistema Weka é um software livre (de código aberto) para mineração de dados, desenvolvido em Java, dentro das especificações da GNU (General Public License). As suas características, bem como as técnicas nele implementadas são descritas de forma detalhada em [Witten e Frank 2005], cujos autores são os responsáveis pela implementação da ferramenta. O software está disponível para Windows, Linux e outras plataformas.   

 

2 Árvores de Decisão


            A ferramenta Weka possui como ponto forte a extração de classificadores em bases de dados. Um classificador (ou modelo de classificação) é utilizado para identificar a classe à qual pertence uma determinada observação de uma base de dados, a partir de suas características (seus atributos).

A mineração de modelos de classificação em bases de dados é um processo composto por duas fases: aprendizado e teste. Na fase de aprendizado, um algoritmo classificador é aplicado sobre um conjunto de dados de treinamento. Como resultado, obtem-se a construção do classificador propriamente dito. Tipicamente, o conjunto de treinamento corresponde a um subconjunto de observações selecionadas de maneira aleatória a partir da base de dados que se deseja analisar. Cada observação do conjunto de treinamento é caracterizada por dois tipos de atributo: o atributo classe, que indica a classe a qual a observação pertence; e os atributos preditivos, cujos valores serão analisados para que seja descoberto o modo como eles se relacionam com o atributo classe. Para exemplificar estes conceitos, considere o conjunto de dados de treinamento apresentado na Tabela 1. Neste exemplo, o conjunto de dados é composto por observações selecionadas a partir de uma base hipotética de informações censitárias. Cada observação contém os dados de uma pessoa entrevistada. Observe que o atributo “Rico” - utilizado para indicar se uma pessoa possui renda anual igual ou superior a R$ 50.000,00 - representa o atributo classe, enquanto os atributos “escolaridade” e “idade” são preditivos.

Tabela 1 Base de Dados Censitários

NOME

ESCOLARIDADE

IDADE

RICO
(atributo classe)

Alva

Mestrado

>30

Sim

Amanda

Doutorado

<=30

Sim

Ana

Mestrado

<=30

Não

Eduardo

Doutorado

>30

Sim

Inês

Graduação

<=30

Não

Joaquim

Graduação

>30

Não

Maria

Mestrado

>30

Sim

Raphael

Mestrado

<=30

Não

 

Após o classificador ser construído, inicia-se a etapa de teste, que visa avaliar a sua acurácia através do emprego de um conjunto de dados de teste. O conjunto de teste contém observações que também são selecionadas aleatoriamente a partir da base de dados. No entanto, estas observações devem ser diferentes das que foram selecionadas para compor o conjunto de treinamento. A acurácia do classificador representa a porcentagem de observações do conjunto de teste que são corretamente classificadas por ele. Caso a acurácia seja alta, o modelo de classificação é considerado eficiente e pode ser utilizado para classificar novos casos.

 Diversas técnicas podem ser utilizadas para a construção de classificadores, tais como redes neurais, métodos Bayesianos e árvores de decisão, entre outros. As árvores de decisão (Figura 1) têm sido muito utilizadas pelos softwares de mineração de dados. Isto é justificado pelo fato delas possuírem uma representação intuitiva, que torna o modelo de classificação fácil de ser interpretado.

 

arvore.jpg

 

Figura 1 Árvore de decisão construída a partir do conjunto de dados da Tabela 1.

   
               
A árvore de decisão apresentada na Figura 1 indica se uma pessoa é rica ou não com base nos seus outros atributos, os atributos preditivos.  A estrutura possui as seguintes características:

               - cada nó interno é um teste em um atributo preditivo;
               - uma ramificação partindo de um nó interno representa um resultado para o teste (por exemplo, Escolaridade = “Doutorado”);
            - uma folha da árvore representa um rótulo de classe (por exemplo, Rico = “Sim” ou Rico = “Não”);
            - em cada nó da árvore, um atributo deve ser escolhido para dividir as observações do conjunto de treinamento em classes, na medida do possível.
            - uma nova observação é classificada seguindo um caminho na árvore, da raiz até a folha.

 

            É importante observar que uma árvore de decisão pode ser utilizada com duas finalidades: previsão (exemplo: descobrir se um cliente será um bom pagador em função de suas características) e descrição (fornecer informações interessantes a respeito das relações entre os atributos preditivos e o atributo classe numa base de dados).

               Uma árvore de decisão é formada por um conjunto de regras de classificação. Cada caminho da raiz até uma folha representa uma destas regras. A árvore de decisão deve ser definida de forma que, para cada observação da base de dados, haja um e apenas um caminho da raiz até a folha. As quatro regras de classificação a seguir, compõem a árvore de decisão da Figura 1.

      

1.         (Escolaridade = “Graduação”) Þ (Rico = “Não”)

2.         (Escolaridade = “Doutorado”) Þ (Rico = “Sim”)

3.         (Escolaridade = “Mestrado”) &  (Idade = “>30”Þ (Rico = “Sim”)

4.         (Escolaridade = “Mestrado”) &  (Idade = “<=30”Þ (Rico = “Não”)

 

               Uma regra de classificação é uma expressão da forma Þ B, onde A é denominado antecedente e B é denominado conseqüente. O antecedente deve ser formado por um ou mais atributos preditivos, enquanto o atributo classe aparece no lado do conseqüente. Uma regra do tipo A Þ B indica que a classe B pode ser determinada pelos atributos preditivos indicados no antecedente. Medidas como a probabilidade condicional podem ser utilizadas para avaliar a qualidade de uma regra de classificação.          

                Existem diversos algoritmos na literatura utilizados para a construção de árvores de decisão, tais como ID3, C4.5 e CHAID. Detalhes sobre as características e a implementação destes algoritmos podem ser obtidos em [Berry e Linoff 2004] e [Han e Kamber 2006]. De forma resumida pode-se dizer que os algoritmos para classificação são recursivos e que eles constroem a árvore utilizando uma abordagem top-down. Os algoritmos classificadores possuem como meta a construção de árvores que possuam o menor tamanho e a maior acurácia possíveis. Uma questão chave para a construção de uma árvore de decisão consiste na estratégia para a escolha dos atributos que estarão mais próximos da raiz da árvore (ou seja, os atributos que são inicialmente avaliados para determinar a classe a qual uma observação pertence). Observe que na Figura 1, o atributo “Escolaridade” encontra-se na raiz da árvore, pois foi considerado pelo algoritmo classificador como o atributo mais importante para determinar se uma pessoa é rica ou não. Geralmente são utilizadas medidas baseadas na entropia para tratar este problema.

3. Construção de uma Árvore de Decisão Utilizando a Ferramenta Weka

    

                  A ferramenta Weka trabalha com arquivos de entrada no formato ARFF, que corresponde a um arquivo texto contendo um conjunto de observações, precedido por um  pequeno cabeçalho. O cabeçalho é utilizado para fornecer informações a respeito dos campos que compõem o conjunto de observações. Dessa forma, antes da mineração de dados, a ferramenta pode verificar alguma inconsistência na base de dados e sinalizá-la. A Figura 2 ilustra um exemplo de arquivo ARFF, contendo um cabeçalho e um conjunto de 8 registros que representam a base de dados apresentada na Tabela 1. Observe que o cabeçalho contém a declaração da relação que o arquivo representa (comando @relation), uma lista de atributos (comando @attribute) e a relação de valores que os mesmos podem assumir. O conjunto de observações é precedido por um comando @data. Cada observação é representada por uma linha. Os valores dos campos dentro de uma observação devem ser separados utilizando a vírgula.

arff.jpg

Figura 2  Arquivo ARFF.

    O instalador da ferramenta Weka pode ser obtido de maneira gratuita (juntamente com seu código fonte) no site http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/weka. Uma vez instalado, o sistema Weka pode ser utilizado para minerar árvores de decisão através da execução dos seguintes passos:

 

   PASSO 1: Executar o programa. A partir do menu Iniciar / Programas, selecione WEKA e clique em Weka 3-4 (versão atual do sistema). O menu principal Weka GUI Chooser será exibido na tela. Clique no botão “Explorer” (Figura 3). 

splash.jpg

                                   Figura 3  Weka GUI Chooser

 

      PASSO 2: Importar o arquivo ARFF. Após iniciar o Weka Explorer, a opção “Open File” deve ser utilizada para abrir o arquivo ARFF que será minerado.    

 

      PASSO 3: Selecionar os Atributos. Em seguida, o Weka abrirá uma tela que permite com que o usuário possa definir qual o atributo da base que será utilizado como classe e quais os atributos que serão utilizados como preditivos (Figura 4).   No momento da importação, por default, o Weka irá considerar o último atributo especificado no cabeçalho do arquivo ARFF, como o atributo classe, enquanto os demais atributos serão tratados como atributos preditivos.  Observe que, nesta tela (aba Preprocess), também é possível consultar gráficos de barra que indicam os cruzamentos de freqüência envolvendo todos os atributos preditivos e o atributo classe.

openfile2.jpg

                                   Figura 4  Seleção da Classe e dos Atributos Preditivos

 

                  PASSO 4: Selecionar o Algoritmo de MineraçãoClique na aba “Classify”. A partir desta tela é possível escolher e executar um algoritmo de classificação sobre a base de dados importada. Os resultados da mineração também poderão ser consultados neste mesmo local. Clique no botão "Choose". Será aberta uma janela que permitirá a escolha do algoritmo de mineração de dados. Clique na pasta "trees" (algoritmos de árvore de decisão) e selecione a opção "Id3" (Figura 5). 

 id3.jpg

                     Figura 5  Seleção do Algoritmo de Mineração de Dados

 

      PASSO 5: Executar o Algoritmo de Mineração. No painel “Test options” selecione a opção “Use training set”. Esta  seleção indica ao Weka que toda a base de dados será utilizada como base de treinamento durante o processo de mineração. A seguir clique no botão "Start". A árvore de decisão gerada pelo algoritmo ID3 é apresentada no canto direito da tela do Weka, conforme ilustra a área destacada no círculo vermelho da Figura 6. Na mesma tela são apresentadas algumas medidas de interesse que indicam a qualidade da árvore minerada.

 

result2.jpg

                     Figura 6  Árvore de Decisão Minerada pelo Weka 

4. Conclusões

 

      Este artigo demonstrou os passos necessários para a extração de árvores de decisão a partir de bases de dados através da utilização da ferramenta de data mining Weka. O trabalho também apresentou conceitos introdutórios sobre a mineração de classificadores e sobre árvores de decisão.

      Como trabalho futuro pretende-se apresentar outros conceitos associados à mineração de árvores de decisão como, por exemplo, as medidas de interesse para avaliar a qualidade destas árvores. Além disso pretende-se descrever outras capacidades do sistema Weka, como a mineração de regras de associação e clusters de dados e a obtenção de modelos de classificação através de outros algoritmos diferentes do ID3. 

Referências


BERRY, M. L. A. e LINOFF, G. (2004), Data Mining Techniques: for Marketing, Sales and Customer Relationship Management, John Wiley Consumer, 2nd edition.


HAN, J. e KAMBER, M. (2006), Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2nd edition.

 

WITTEN, I. H. e FRANK, E. (2005), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2nd edition.

 
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