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Ao submeter a base Weather.nominal.arff no Weka ao algoritmo Apriori de regras de associação com as suas configurações padrões, porém fazendo a ass...

Ao submeter a base Weather.nominal.arff no Weka ao algoritmo Apriori de regras de associação com as suas configurações padrões, porém fazendo a associação tender a classe (jogar ou não jogar) observa-se que:
50% das regras criadas apresentam a característica do tempo ensolarado
Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe “não jogar”
Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe “jogar”
O atributo humidade aparece em 30% das regras
Temperatura é o atributo que mais aparece nas 10 melhores regras


50% das regras criadas apresentam a característica do tempo ensolarado
Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe “não jogar”
Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe “jogar”
O atributo humidade aparece em 30% das regras
Temperatura é o atributo que mais aparece nas 10 melhores regras

Essa pergunta também está no material:

Prova Eletrônica_ Aprendizagem de Máquina e Mineração de Dados II
10 pág.

Linguagem de Programação II UnidomboscoUnidombosco

💡 1 Resposta

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Com base nas informações fornecidas, podemos observar que ao submeter a base Weather.nominal.arff no algoritmo Apriori de regras de associação com as configurações padrões, foram obtidos os seguintes resultados: - 50% das regras criadas apresentam a característica do tempo ensolarado. - Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe "não jogar". - Das 10 melhores regras criadas, 80% delas tendem para a classe "jogar". - O atributo umidade aparece em 30% das regras. - Temperatura é o atributo que mais aparece nas 10 melhores regras. Essas são as informações que podemos extrair dos resultados obtidos com o algoritmo Apriori de regras de associação aplicado à base Weather.nominal.arff no Weka.

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