Introduction to Datamining using WEKA

Presentasi berjudul: "Introduction to Datamining using WEKA"— Transcript presentasi:

1 Introduction to Datamining using WEKA
Anto Satriyo Nugroho Center for Information & Communication Technology Agency for the Assessment & Application of Technology, Indonesia

2 Practicing WEKA What is WEKA ? Formatting the data into ARFF
Klasifikasi Tahapan membangun classifier Contoh kasus : Klasifikasi bunga iris Merangkum hasil eksperimen k-Nearest Neighbor Classifier Eksperimen memakai classifier yang lain (JST, SVM) Classification of cancers based on gene expression Parkinson Disease Detection K-Means Clustering

3 What is WEKA ? Machine learning/data mining software written in Java (distributed under the GNU Public License) Used for research, education, and applications Complements “Data Mining” by Witten & Frank Main features: Comprehensive set of data pre-processing tools, learning algorithms and evaluation methods Graphical user interfaces (incl. data visualization) Environment for comparing learning algorithms Weka versions WEKA 3.4: “book version” compatible with description in data mining book WEKA 3.5: “developer version” with lots of improvements

4 Formatting Data into ARFF
@relation iris @attribute sepallength real @attribute sepalwidth real @attribute petallength real @attribute petalwidth real @attribute class {Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica} @data 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa … 7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica 5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica

5 Practicing WEKA What is WEKA ? Formatting the data into ARFF
Klasifikasi Tahapan membangun classifier Contoh kasus : Klasifikasi bunga iris Merangkum hasil eksperimen k-Nearest Neighbor Classifier Eksperimen memakai classifier yang lain (JST, SVM) Classification of cancers based on gene expression Parkinson Disease Detection K-Means Clustering

6 Tahapan membangun Classifier
Tentukan manakah informasi yang merupakan (a) attribute/feature (b) class (c) training & testing set (d) skenario pengukuran akurasi Tentukan kombinasi parameter model, dan lakukan proses pelatihan memakai training set Ukurlah akurasi yang dicapai dengan testing set Ubahlah parameter model, dan ulang kembali mulai dari step 2, sampai dicapai akurasi yang diinginkan

7 Contoh Kasus : Klasifikasi bunga iris
Data set yang paling terkenal Author: R.A. Fisher Terdiri dari 3 kelas, masing-masing memiliki 50 samples (instances) Attribute information: Sepal (kelopak) length in cm sepal width in cm Petal (mahkota) length in cm petal width in cm class: (1) Iris Setosa (2) Iris Versicolour (3)Iris Virginica URL:

8 Flower’s parts

9 Tahapan membangun Classifier
Tentukan manakah informasi yang merupakan (a) attribute/feature : sepal length (panjang kelopak) sepal width (lebar kelopak) petal length (panjang mahkota) petal width (lebar mahkota) (b) class: iris setosa iris versicolor iris virginica (c) training & testing set training set : 25 instances/class testing set: 25 instances/class (d) skenario pengukuran akurasi

10 Step by Step klasifikasi

11 Open file “iris-training.arff”

12 Klik pada Classify untuk memilih
Classifier algorithm statistical information of “sepallength”

13 Klik pada “Choose” untuk memilih
Classifier algorithm

14 Naïve Bayes SMO ( implementasi SVM)

15 IB1 : 1-Nearest Neighbor Classifier) IBk : k-Nearest Neighbor Classifier

16 Multilayer Perceptron
(Jaringan Syaraf Tiruan)

17 SMO singkatan dari Sequential Minimal Optimization. SMO adalah implementasi SVM Mengacu pada paper John Platt

18 Decision Tree J48 (C4.5)

19 Misalnya kita pilih IBk : k-Nearest Neighbor Classifier

20 Selanjutnya pilihlah skenario
Pengukuran akurasi. Dari 4 Options yang diberikan, pilihlah “Supplied test set” dan klik Button “Set” untuk memiilih Testing set file “iris-testing.arff”

21 Tahapan membangun Classifier
Iris-training.arff iris setosa iris versicolor iris virginica 25 Iris-testing.arff 25 Classifiers : 1. Naïve Bayes 2. K-Nearest Neighbor Classifier (lazy iBk) 3. Artificial Neural Network (function multilayer perceptron) 4. Support Vector Machine (function  SMO) Akurasi terhadap testing set ?

22 Apakah yang dimaksud “mengukur akurasi”
Testing set “iris-testing.arff” dilengkapi dengan informasi actual class-nya. Misalnya instance no.1 adalah suatu bunga yang memiliki sepal length 5.0 cm, sepal width 3.0cm, petal length 1.6 cm, petal width 0.2 cm, dan jenis bunganya (class) “Iris setosa” Model classification yang dibangun harus mampu menebak dengan benar class tersebut.

23 Berbagai cara pengukuran akurasi
“Using training set” : memakai seluruh data sebagai training set, sekaligus testing set. Akurasi akan sangat tinggi, tetapi tidak memberikan estimasi akurasi yang sebenarnya terhadap data yang lain (yang tidak dipakai untuk training) Hold Out Method : Memakai sebagian data sebagai training set, dan sisanya sebagai testing set. Metode yang lazim dipakai, asal jumlah sampel cukup banyak. Ada 2 : supplied test set dan percentage split. Pilihlah “Supplied test set” : jika file training dan testing tersedia secara terpisah. Pilihlah “Percentage split” jika hanya ada 1 file yang ingin dipisahkan ke training & testing. Persentase di kolom adalah porsi yang dipakai sbg training set

24 Berbagai cara pengukuran akurasi
Cross Validation Method ( fold = 5 atau 10 ) : teknik estimasi akurasi yang dipakai, jika jumlah sampel terbatas. Salah satu bentuk khusus CV adalah Leave-one-out Cross Validation (LOOCV) : dipakai jka jumlah sampel sangat terbatas

25 Ilustrasi Cross Validation (k=5)
Data terdiri dari 100 instances (samples), dibagi ke dalam 5 blok dengan jumlah sampel yang sama. Nama blok : A, B, C, D dan E, masing-masing terdiri dari 20 instances Kualitas kombinasi parameter tertentu diuji dengan cara sbb. step 1: training memakai A,B,C,D testing memakai E akurasi a step 2: training memakai A,B,C,E testing memakai D akurasi b step 3: training memakai A,B, D,E testing memakai C akurasi c step 4: training memakai A, C,D,E testing memakai B akurasi d step 5: training memakai B,C,D,E testing memakai A akurasi e Rata-rata akurasi : (a+b+c+d+e)/5 mencerminkan kualitas parameter yang dipilih Ubahlah parameter model, dan ulangi dari no.2 sampai dicapai akurasi yang diinginkan

26 Kali ini memakai “Supplied test set”.
Selanjutnya klik pada bagian yang Di dalam kotak untuk men-set nilai Parameter. Dalam hal ini, adalah Nilai “k” pada k-Nearest Neighbour Classifier (Nick name : IBK)

27 Set-lah nilai “k”misalnya 3 dan klik OK.
Untuk memahami parameter yang lain, kliklah button “More” & “Capabilities”

28 Klik button “Start” Hasil eksperimen : Correct classification rate : 96% (benar 72 dari total 75 data pada testing set) Bagaimana cara membaca Confusion matrix ?

29 Baris pertama “25 0 0” menunjukkan bahwa ada (25+0+0) instances class Iris-setosa di dalam file iris-testing.arff dan semua benar diklasifikasikan sebagai Iris setosa Baris kedua “0 24 1” menunjukkan bahwa ada (0+24+1) instances class Iris-versicolor di dalam file iris-testing.arff dan 1 salah diklasifikasikan sebagai Iris-virginica Baris ketiga “0 2 24” menunjukkan bahwa ada (0+2+23) instances class Iris-virginica di dalam file iris-testing.arff dan 2 di antaranya salah diklasifikasikan sebagai Iris-versicolor

30 Untuk mengetahui instance mana yang tidak berhasil
Diklasifikasikan klik “More Options” dan check lah “Output predictions”. Klik “Start” untuk mengulangi eksperimen yang sama

31 Inst# : nomer urut data pada file “iris-testing
Inst# : nomer urut data pada file “iris-testing.arff” actual : class yang sebenarnya predicted: class yang diprediksi Error: jika ada misclassification, akan diberikan tanda “+” dalam contoh ini, pada instance no.34, 59 & 60

32 Merangkum hasil eksperimen
No. K Correct Classification Rate Iris setosa Iris versicolor Iris virginica Total 1 ? 2 3 100% 96% 92% 5 7 9 Tugas : lanjutkan eksperimen di atas untuk nilai k = 1, 3, 5, 7 dan 9 Buatlah grafik yang menunjukkan akurasi yang dicapai untuk masing-masing class pada berbagai nilai k. Sumbu horisontal : nilai k dan sumbu vertikal : akurasi Kapankah (pada nilai k berapa ?) akurasi tertinggi dicapai ? Bagaimanakah trend akurasi masing-masing class ?

33 Eksperimen memakai Neural Network
Untuk eksperimen memakai neural network, caranya sama dengan k-Nearest Neighbor Classifier. Parameter yang dituning meliputi antara lain: hiddenLayers: banyaknya neuron pada hidden layer. Default “a” : rata-rata jumlah neuron pada input & output layer LearningRate : biasanya nilai kecil (0.1, 0.01, 0.2, 0.3 dsb) Momentum: biasanya nilai besar (0.6, 0.9 dsb) trainingTime: maksimum iterasi backpropagation (500, 1000, 5000, dsb.)

34 Eksperimen memakai SVM

35 Eksperimen memakai SVM
C: complexity parameter (biasanya mengambil nilai besar. 100, 1000 dst) Untuk memilih kernel

36 Eksperimen memakai SVM

37 Classification of cancers based on gene expression
Biological reference: Classification and diagnostic prediction of cancers using gene expression profiling and artificial neural networks, J. Khan, et al., Nature Medicine 7, pp , ( ) Data is available from Small Round Blue Cell Tumors (SRBCT) has two class: Ewing Family of Tumors (EWS) NB: Neuroblastoma BL: Burkitt lymphomas RMS: Rhabdomyosarcoma : RMS Characteristic of the data Training samples : 63 (EWS:23 BL:8 NB:12 RMS:20) Testing samples: 20 (EWS:6 BL:3 NB:6 RMS:5) Number of features (attributes): 2308

38 Classification of cancers based on gene expression
Experiment using k-Nearest Neighbor Classifier Training and testing set are given as separated arff file Use training set to build a classifier: k-Nearest Neighbor (k=1) Evaluate its performance on the testing set. Change the value of k into 3,5,7 and 9 and repeat step 1 to 3 for each value. Experiment using Artificial Neural Network Do the same experiment using Multilayer Perceptron Artificial Neural Network for various parameter setting (hidden neurons, learning rate, momentum, maximum iteration). Make at least five parameter settings.

39 Parkinson Disease Detection
Max Little (Oxford University) recorded speech signals and measured the biomedical voice from 31 people, 23 with Parkinson Disease (PD). In the dataset which will be distributed during final examination, each column in the table is a particular voice measure, and each row corresponds one of 195 voice recording from these individuals ("name" column). The main aim of the data is to discriminate healthy people from those with PD, according to "status" column which is set to 0 for healthy and 1 for PD. There are around six recordings per patient, making a total of 195 instances. (Ref. 'Exploiting Nonlinear Recurrence and Fractal Scaling Properties for Voice Disorder Detection', Little MA, McSharry PE, Roberts SJ, Costello DAE, Moroz IM. BioMedical Engineering OnLine 2007, 6:23, 26 June 2007). Experiment using k-Nearest Neighbor Classifier Conduct classification experiments using k-Nearest Neighbor Classifier and Support Vector Machines, by using 50% of the data as training set and the rest as testing set. Try at least 5 different values of k for k-Nearest neighbor, and draw a graph show the relationship between k and classification rate. In case of Support Vector Machine experiments, try several parameter combinations by modifying the type of Kernel and its parameters (at least 5 experiments). Compare and discuss the results obtained by both classifiers. Which of them achieved higher accuracy ?

40 Parkinson Disease Detection
Max Little (Oxford University) recorded speech signals and measured the biomedical voice from 31 people, 23 with Parkinson Disease (PD). In the dataset which will be distributed during final examination, each column in the table is a particular voice measure, and each row corresponds one of 195 voice recording from these individuals ("name" column). The main aim of the data is to discriminate healthy people from those with PD, according to "status" column which is set to 0 for healthy and 1 for PD. There are around six recordings per patient, making a total of 195 instances. (Ref. 'Exploiting Nonlinear Recurrence and Fractal Scaling Properties for Voice Disorder Detection', Little MA, McSharry PE, Roberts SJ, Costello DAE, Moroz IM. BioMedical Engineering OnLine 2007, 6:23, 26 June 2007). Experiment using k-Nearest Neighbor Classifier Conduct classification experiments using k-Nearest Neighbor Classifier and Support Vector Machines, by using 50% of the data as training set and the rest as testing set. Try at least 5 different values of k for k-Nearest neighbor, and draw a graph show the relationship between k and classification rate. In case of Support Vector Machine experiments, try several parameter combinations by modifying the type of Kernel and its parameters (at least 5 experiments). Compare and discuss the results obtained by both classifiers. Which of them achieved higher accuracy ?

41 Practicing WEKA What is WEKA ? Formatting the data into ARFF
Klasifikasi Tahapan membangun classifier Contoh kasus : Klasifikasi bunga iris Merangkum hasil eksperimen k-Nearest Neighbor Classifier Eksperimen memakai classifier yang lain (JST, SVM) Classification of cancers based on gene expression Parkinson Disease Detection K-Means Clustering

42 K-Means Clustering : Step by Step
Pilihlah k buah data sebagai initial centroid Ulangi Bentuklah K buah cluster dengan meng-assign tiap data ke centroid terdekat Update-lah centroid tiap cluster Sampai centroid tidak berubah

43 K-Means Clustering : Step by Step

44 Filename : kmeans_clustering.arff

45 1 2

46 Klik untuk memilih algoritma clustering Pilih “Use training set”

47

48 Klik untuk memilih nilai k

49 maxIterations: untuk menghentikan proses clustering jika iterasi melebih nilai tertentu numClusters: nilai k (banyaknya cluster)

50 Hasil clustering: terbentuk 3 cluster dan masing-masing beranggotakan 50 instances

51 Klik dengan button kanan mouse untuk menampilkan visualisasi cluster

52 Nilai attribute x ditampilkan pada sumbu x, dan nilai attribute y ditampilkan pada sumbu y
Tiap cluster diberikan warna yang berbeda (merah, biru, hijau)