Różnice między wybraną wersją a wersją aktualną.
| Both sides previous revision Poprzednia wersja Nowa wersja | Poprzednia wersja | ||
|
pl:miw:miw08_rbs_ml [2008/06/16 11:56] miw |
pl:miw:miw08_rbs_ml [2019/06/27 15:50] (aktualna) |
||
|---|---|---|---|
| Linia 1: | Linia 1: | ||
| ====== Opis ====== | ====== Opis ====== | ||
| + | __**Projekt zakończony**__ | ||
| + | |||
| Krzysztof Morcinek, <krzysztof.morcinek@gmail.com> | Krzysztof Morcinek, <krzysztof.morcinek@gmail.com> | ||
| Uczenie maszynowe w RBS, jako metoda rozbudowy/rozszerzania istniejącego systemu o nowe reguły, modyfikacja reguł, przykłady. | Uczenie maszynowe w RBS, jako metoda rozbudowy/rozszerzania istniejącego systemu o nowe reguły, modyfikacja reguł, przykłady. | ||
| + | [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:historia | Historia spotkań ]] | ||
| Linia 13: | Linia 16: | ||
| - | ====== Spotkania ====== | ||
| Linia 22: | Linia 24: | ||
| - | ===== 080311 ===== | ||
| - | ===== 080401 ===== | ||
| - | * jak metodami uczenia maszynowego //automatycznie// budować model ARD? | ||
| - | * jak uczenie maszynowe może prowadzić do rozbudowy bazy reguł? | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | ===== 080520 ===== | ||
| - | * Zaimplementować uczenie maszynowe dla [[hekate:hekate_case_thermostat|Termostatu]]. | ||
| - | * Zastosowano algorytm ID3, lecz wtedy tworzy sie zbyt wiele gałęzi. | ||
| - | * Pójście w stronę C4.5 na początku następuje agregacja (wartości są uporządkowane) i zmiana atrybutów porządkowych na inne o mniejszej ilości możliwych wartości. | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | ===== 080527 ===== | ||
| - | |||
| - | |||
| - | * Pytania: | ||
| - | * Czy jako zbiór uczący może być cała dziedzina, czyli 'dni x godziny x miesiące'? | ||
| - | * Czy musimy obsługiwać przekłamane przykłady uczące i braki (brak któregoś atrybutu)? | ||
| - | |||
| - | * Testy: | ||
| - | * Losowy zbiór uczący składający sie z 150 przykładów | ||
| - | * Dziedzina składa się z 2016 przypadków | ||
| - | * Najpierw algorytm buduje drzewo z 150 przykładów zbioru uczącego, następnie pozostałe 1866 są testowane w zbudowanym drzewie | ||
| - | |||
| - | * Testy algorytmu ID3 | ||
| - | * [[ http://student.agh.edu.pl/~morcinek/AGH/MIW/No_aggregate.gif |Przykładowe drzewo]] które nie zostało w pełni wygenerowane ponieważ program graphviz nie poradził sobie. Było to związane z tym, że atrybuty początkowe zawierały zbyt wiele wartości i każda z nich była w każdym wyniku testu opierającego się o ten atrybut. Czasochłonne i pamięciochłonne było też konstruowanie i przechowywanie w pamięci takiego drzewa. Ilość liści takiego drzewa wynosi 7 (dni) x 24 (godziny) x 12 (miesięcy) = 2016. | ||
| - | * Wykonano 20 testów. | ||
| - | * Średnia skuteczność wynosiła 55.3% | ||
| - | * Poprawnie sklasyfikowane przykłady testowe wahały się od 904 do 1111 | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | ===== 080610===== | ||
| - | |||
| - | |||
| - | * Testy(przeprowadzane jak przy ID3) algorytmu ID3 uzupełnionego o występujące w C4.5 agregowanie wartości porządkowych i zmianę atrybutów na prostsze | ||
| - | |||
| - | * Wyniki: | ||
| - | * [[ :pl:miw:miw08_rbs_ml:tree1 |Przykładowe drzewo 1]] oraz [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:aggregate1 |Aggregate1.txt]] odwzorowujący atrybuty początkowe na te atrybuty po agregacji | ||
| - | * [[ :pl:miw:miw08_rbs_ml:tree2 |Przykładowe drzewo 2]] oraz [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:aggregate2 |Aggregate2.txt]] odwzorowujący atrybuty początkowe na te atrybuty po agregacji | ||
| - | * Wykonano 20 testów | ||
| - | * Średnia skuteczność wynosiła 91.2% | ||
| - | * Poprawnie sklasyfikowane przykłady testowe wahały się od 1488 do 1866 | ||
| - | * Wyniki uzyskane ulepszonym algorytmem ID3 są lepsze ponieważ już przed rozpoczęciem budowy drzewa zamieniamy wielowartościowe atrybuty na prostsze (mniejsza ilość wartości). Korzystam ze zbioru uczącego się zawierającego 7,4% przykładów (150 / 2016). Zwykły algorytm ID3 dobrze dopasuje każdy ze 150 przykładów, lecz zabraknie mu ogólności dla przykładów spoza tego zbioru. Agregacja pozwala nam podzielić wartości zbyt licznych atrybutów i przejść na prostsze biorąc pod uwagę przyrost informacji (entropię). Najbardziej pożądane jest tak podzielić wartości aby w danym zbiorze występowała przewaga jednych pojęć docelowych (np jednego, kilku) nad pozostałymi (najlepiej żeby ich nie było). | ||
| Linia 108: | Linia 41: | ||
| * Używane pliki: | * Używane pliki: | ||
| * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:attrchangecollection | attrchangecollection.java]] | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:attrchangecollection | attrchangecollection.java]] | ||
| - | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml: | .java]] | + | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:attributchange | attributchange.java]] |
| * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:days | days.java]] | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:days | days.java]] | ||
| * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:decisiontree | decisiontree.java]] | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:decisiontree | decisiontree.java]] | ||
| Linia 119: | Linia 52: | ||
| * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:thermostat | thermostat.java]] | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:thermostat | thermostat.java]] | ||
| * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:writefile | writefile.java]] | * [[ pl:miw:miw08_rbs_ml:writefile | writefile.java]] | ||
| - | |||
| - | * [[http://student.agh.edu.pl/~morcinek/AGH/MIW|Aktualna implementacja w języku C#]] | ||
| * ID3 opis mojej implementacji: | * ID3 opis mojej implementacji: | ||
| - | * Do zbioru uczącego będziemy się odwoływać poprzez indeksy, do funkcji BuildTree() przekażemy listę indeksów opisujących przykłady na podstawie których będzie generowany węzeł. Funkcja BuildTree() pobiera jeszcze zbiór niewykorzystanych testów oraz etykietę większościową dla danego drzewa, a zwraca liść lub węzeł. | + | * Do zbioru uczącego będziemy się odwoływać poprzez indeksy, do funkcji buildTree() przekażemy listę indeksów opisujących przykłady na podstawie których będzie generowany węzeł. Funkcja buildTree() pobiera jeszcze zbiór niewykorzystanych testów oraz etykietę większościową dla danego drzewa, a zwraca liść lub węzeł. |
| * Sprawdzamy Kryterium Stopu - wtedy zwracany jest liść z przypisaną mu etykietą, kryteria: | * Sprawdzamy Kryterium Stopu - wtedy zwracany jest liść z przypisaną mu etykietą, kryteria: | ||
| * Brak przykładów | * Brak przykładów | ||
| Linia 131: | Linia 62: | ||
| * Tworzymy węzeł i przypisujemy do niego wybrany test i kategorię większościową | * Tworzymy węzeł i przypisujemy do niego wybrany test i kategorię większościową | ||
| * W węźle tworzymy słownik w którym każdemu rezultatowi 'r' wybranego testu odpowie węzeł do którego rezultat prowadzi. Nowy węzeł tworzymy poprzez wywołanie rekurencyjnej funkcji buildTree(), do której przekażemy zbiór przykładów spełniających rezultat 'r', kategorę większościową dla tego zbioru oraz zbiór testów pomniejszony o właśnie użyty test. | * W węźle tworzymy słownik w którym każdemu rezultatowi 'r' wybranego testu odpowie węzeł do którego rezultat prowadzi. Nowy węzeł tworzymy poprzez wywołanie rekurencyjnej funkcji buildTree(), do której przekażemy zbiór przykładów spełniających rezultat 'r', kategorę większościową dla tego zbioru oraz zbiór testów pomniejszony o właśnie użyty test. | ||
| + | |||
| * C4.5 opis mojej implementacji: | * C4.5 opis mojej implementacji: | ||
| * Problemem poprzedniego algorytmu była zbyt duża ilość wartości, które mogłyby być pogrupowane. Rozwiązaniem jest np. agregacja atrybutów porządkowych. Godziny, dni tygodnia oraz miesiące nadają się do tego doskonale. | * Problemem poprzedniego algorytmu była zbyt duża ilość wartości, które mogłyby być pogrupowane. Rozwiązaniem jest np. agregacja atrybutów porządkowych. Godziny, dni tygodnia oraz miesiące nadają się do tego doskonale. | ||
| Linia 138: | Linia 70: | ||
| * Najważniejszym parametrem jest tutaj próg entropii (m_entropyTreshhold). Określa od jakiej różnicy informacji oraz entropii występującej w podzielonym zbiorze, próg podziału będzie zaakceptowany. | * Najważniejszym parametrem jest tutaj próg entropii (m_entropyTreshhold). Określa od jakiej różnicy informacji oraz entropii występującej w podzielonym zbiorze, próg podziału będzie zaakceptowany. | ||
| - | ====== Sprawozdanie ====== | ||
| + | ====== Testy praktyczne ====== | ||
| + | * Metodologia testów: | ||
| + | * Losowy zbiór uczący składający sie z 150 przykładów | ||
| + | * Dziedzina składa się z 2016 przypadków | ||
| + | * Najpierw algorytm buduje drzewo z 150 przykładów zbioru uczącego, następnie pozostałe 1866 są testowane w zbudowanym drzewie. Często wykorzystywane w literaturze, aby nie sprawdzać tym czym uczyliśmy. | ||
| + | * Wykonujemy 20 testów. | ||
| + | * Testy algorytmu ID3 | ||
| + | * [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:no_aggregate | Przykładowe drzewo ]] które nie zostało w pełni wygenerowane ponieważ program graphviz nie poradził sobie. Było to związane z tym, że atrybuty początkowe zawierały zbyt wiele wartości i każda z nich była w każdym wyniku testu opierającego się o ten atrybut. Czasochłonne i pamięciochłonne było też konstruowanie i przechowywanie w pamięci takiego drzewa. Ilość liści takiego drzewa wynosi 7 (dni) x 24 (godziny) x 12 (miesięcy) = 2016. | ||
| + | * Średnia skuteczność wynosiła 55.3% | ||
| + | * Poprawnie sklasyfikowane przykłady testowe wahały się od 904 do 1111 | ||
| + | |||
| + | * Testy algorytmu ID3 uzupełnionego o występujące w C4.5 agregowanie wartości porządkowych i zmianę atrybutów na prostsze: | ||
| + | * [[ :pl:miw:miw08_rbs_ml:tree1 |Przykładowe drzewo 1]] oraz [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:aggregate1 |Aggregate1.txt]] odwzorowujący atrybuty początkowe na te atrybuty po agregacji | ||
| + | * [[ :pl:miw:miw08_rbs_ml:tree2 |Przykładowe drzewo 2]] oraz [[:pl:miw:miw08_rbs_ml:aggregate2 |Aggregate2.txt]] odwzorowujący atrybuty początkowe na te atrybuty po agregacji | ||
| + | * Średnia skuteczność wynosiła 91.2% | ||
| + | * Poprawnie sklasyfikowane przykłady testowe wahały się od 1488 do 1866 (czyli wszystkie rozpoznane prawidłowo) | ||
| + | * Wyniki uzyskane ulepszonym algorytmem ID3 są lepsze ponieważ już przed rozpoczęciem budowy drzewa zamieniamy wielowartościowe atrybuty na prostsze (mniejsza ilość wartości). Korzystam ze zbioru uczącego się zawierającego 7,4% przykładów (150 / 2016). Zwykły algorytm ID3 dobrze dopasuje każdy ze 150 przykładów, lecz zabraknie mu ogólności dla przykładów spoza tego zbioru. Agregacja pozwala nam podzielić wartości zbyt licznych atrybutów i przejść na prostsze biorąc pod uwagę przyrost informacji (entropię). Najbardziej pożądane jest tak podzielić wartości aby w danym zbiorze występowała przewaga jednych pojęć docelowych (np jednego, kilku) nad pozostałymi (najlepiej żeby ich nie było). | ||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
| + | ====== Sprawozdanie ====== | ||
| + | |||
| + | * Przedstawione problemy to jak metodami uczenia maszynowego //automatycznie// budować model ARD? | ||
| + | * Postanowiłem to rozwiązać podczas implementowania uczenia maszynowego dla [[hekate:hekate_case_thermostat|Termostatu]]. | ||
| + | * Projekt powstawał etapami na bazię książki "Systemy uczące się" Pawła Cichosza. Najpierw skonstruowany został algorytm ID3 w języku C#. Następnie wobec wymienionych poniżej wad, rozszerzony został o przekształcanie atrybutów (a dokładnie Dyskretyzacje zstępującą). Na koniec musiał całość przerobić na Javę. | ||
| ====== Materiały ====== | ====== Materiały ====== | ||
| + | **Głównie:** | ||
| + | |||
| + | Książka Systemy uczące sie. Cichosz P., WNT, Warszawa, 2000, zwłaszcza cały rozdział 3. Indukcja drzew decyzyjnych. oraz 7. Przekształcanie atrybutów. | ||
| + | |||
| + | [[wp>ID3_algorithm]] [[wp>C4.5_algorithm]] [[wp>Decision_tree]] [[http://pl.wikipedia.org/wiki/Drzewo_decyzyjne|Drzewo decyzyjne na Wikipedii]] | ||
| + | |||
| + | Mniej: | ||
| + | |||
| [[http://idss.cs.put.poznan.pl/~stefanowski/mlteaching.html|Wiele linków o ML z Politechniki Poznańskiej]] | [[http://idss.cs.put.poznan.pl/~stefanowski/mlteaching.html|Wiele linków o ML z Politechniki Poznańskiej]] | ||
| Linia 160: | Linia 131: | ||
| - | Książka Systemy uczące sie. Cichosz P., WNT, Warszawa, 2000, zwłaszcza cały rozdział 3. Indukcja drzew decyzyjnych. oraz 7. Przekształcanie atrybutów. | ||
| - | |||
| - | [[wp>ID3_algorithm]] [[wp>C4.5_algorithm]] [[wp>Decision_tree]] [[http://pl.wikipedia.org/wiki/Drzewo_decyzyjne|Drzewo decyzyjne na Wikipedii]] | ||
