3 ModelagemEstatistica

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Published on December 28, 2007

Author: Sevastian

Source: authorstream.com

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NaïveBayes:  NaïveBayes Na modelagem estatística, todos os atributos são considerados igualmente importantes e independentes um do outro, dada uma classe Apesar desta suposição irrealista, ela conduz a um esquema bastante simples, com resultados surpreendentemente bons A idéia é contar quantas vezes cada par atributo-valor ocorre com cada valor do atributo-classe Este método simples e intuitivo é baseado na Regra de Bayes, de probabilidade condicional Slide3:  Usaremos o problema do tempo, como exemplo Slide6:  A idéia de um programa Oráculo, ou Preditor, baseado em estatísticas de Bayes Slide8:  Probabilidade de ter jogo (tem_jogo = 'sim') 2/9 x 3/9 x 3/9 x 3/9 x 9/14 = 0.0053 Probabilidade de não ter jogo (tem_jogo = 'não') 3/5 x 1/5 x 4/5 x 3/5 x 5/14 = 0.0206 Conclusão: para o dia previsto  ensolarado, frio, ventoso e com umidade alta  é aproximadamente quatro vezes mais provável que não haja jogo Slide9:  Probabilidades em percentagem P[sim] = 0.0053 / (0.0053 + 0.0206) = 20.5% P[não] = 0.0206 / (0.0053 + 0.0206) = 79.5% Exercício Individual:  Exercício Individual Biblioteca WEKA Muitos arquivos de dados Técnicas de fragmentação: “Holdout” e “Cross Validation” Algoritmos: 1R, Id3, J48, Prism, NaïveBayes Para um arquivo de dados ‘Rode’ os 6 processos Entenda os resultados Procure, na wikipedia, o significado de Algumas estatísticas (Kappa, ...) Matriz de confusão Qual o melhor processo? Documente tudo, e entregue Prazo: 30/10

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