Redes Neurais

Páginas: 6 (1271 palavras) Publicado: 13 de maio de 2014
Análise em base de dados utilizando técnicas de
Inteligência Artificial: Redes Neurais e Árvores de Decisão
Sávio R.Scaglioni1, Leonardo A.Teixeira¹, Felipe F.Cruz¹, Thiago H.M Mendes¹,
Denisson Johny de Camargos¹
¹Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas– Universidade Federal de Viçosa Campus
de Rio Paranaíba (UFV-CRP)
Caixa Postal 22 –38810-000– Rio Paranaíba– MG– Brasil{savio.scaglioni,leonardo.teixeira,felipe.f.cruz,thiago.h.mendes,
denisson.camargos}@ufv.br

Resumo. Este artigo irá abordar a análise de um conjunto de dados sobre
animais, contendo algumas características físicas e biológicas do mesmo.
Serão criados modelos de redes neurais e árvores de decisão para a resolução
da problemática, que é a classificação dos animais a partir de suas
características,utilizando o simulador WEKA 3.7.8.
1. Introdução
Focaremos nesse artigo, em duas técnicas de classificação de dados que se enquadra dentro da
Inteligência Artificial (IA), a Redes Neurais e Árvores de Decisão.
A inteligência artificial é um ramo de pesquisa da ciência da computação que busca,
através de símbolos computacionais, construir mecanismos e/ou dispositivos que simulem a
capacidade do serhumano de pensar, resolver problemas, ou seja, de ser inteligente. Esse
campo de IA possui diversas frentes de estudos, no qual este trabalho se enquadrará em
Algoritmos Evolutivos.
Em nosso experimento, usaremos duas bases de dados, onde vamos realizar a
classificação dos dados, usando técnicas de inteligência artificial: árvore de decisão usando o
algoritmo J48 e redes neurais utilizandoalgoritmo MultlayerPerceptron. O objetivo do presente
estudo é comparar essas duas técnicas de classificação de dados, a fim de se verificar qual
técnica oferece melhores resultados para classificação dos mesmos em cada base de dados.
2. Descrição
Em nosso trabalho foi escolhido uma base de dados disponível na internet através do link:
http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/, arquivozoo.arff. Essa base de dados consiste em
um conjunto de animais, com atributos que os diferem pelas características físicas e biológicas
do animal. Os dados desse arquivo contêm: distribuição de classes que vão de 1 a 7,
correspondente aos tipos de classe de cada animal, 101 instâncias (Animais), 18 atributos:
nome do animal, relacionado a cada instância, 15 atributos booleanos, contendocaracterísticas
físicas e biológicas do animal, 2 numéricos, usada para quantidades de pernas e os tipos de
classe do animal. Já a segunda base de dados foi cedida pelo professor para que fossem
analisados os resultados obtidos em cada um dos métodos de classificação de dados realizados.

1

3. Metodologia
Para nosso trabalho, utilizaremos simulador WEKA 3.7.8. Iremos pegar as bases de dadospara
classifica-las. A base de dados do arquivo zoo.arff terá a classificação dos dados a partir do
atributo (type), que são as classes dos animais. Esta classificação será realizada em dois
métodos: árvore de decisão com o algoritmo J48 e redes neurais utilizando o algoritmo
MultlayerPerceptron. Os resultados serão comparados e será decidido qual método é mais
eficiente.
4. Experimentos
Emnossa amostragem utilizamos a base da dados completa, por ser um banco de dados
simples.
A Base de dados zoo.arff, usando o algoritmo J48, no método de árvore de decisão com
o Cross-Validation, obtivemos 93 instancias classificadas corretamente e 8 classificadas
incorretamente. Com taxa de 7.92% de classificação incorreta e 92.07% de classificação
correta. Essa taxa classificada correta échamado de precisão ou amostra de precisão.
Uma média de 15.41% relativa ao tamanho da região e 0.2% de erro médio absoluto.
Os números brutos são mostrados na matriz de confusão, com a, b, c, d, e, f, g representam as
etiquetas de classe. Aqui havia 101 casos, de modo que os percentuais em números brutos
somam, aa + bb + cc + dd + ee + ff+ gg = 93 instâncias corretas, cd + cf +ec +fg +gf = 8...
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