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DATA MINING
Mª José Ramírez (DMIP)
27-07-2011
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Índice• Presentación• Líneas de Investigación DMIP• Negociación basada en Minería de
Datos
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Presentación• DMIP (Data Mining and Inductive
Programming)– Explorar diferentes técnicas y aplicaciones
del aprendizaje automático y la minería de datos.
• Tareas: clasificación, regresión, agrupamiento• Métodos: árboles de decisión, métodos basados
en distancias
– Miembros (José Hernández, Cèsar Ferri, Vicent Estruch, Mª José Ramírez, Antonio Bella, Fernando Martínez, Javier Insa)
Líneas de investigación Aplicaciones
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LINEAS DE INVESTIGACIÓN
Background
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Líneas de Investigación• Combinación de
modelos/multiclasificadores.
• Aprendizaje sensible al contexto y evaluación de modelos (análisis ROC).
ROC curve
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0,0 0,3 0,6 1,0
False Positive Ratio
True
Pos
itive
Rat
io
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Líneas de Investigación• Comprensibilidad de los modelos
– Aprendizaje desde datos estructurados: marco de generalización basado en distancias.
– Agrupamiento conceptual basado en distancias.
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Líneas de Investigación• Evaluación de capacidades cognitivas de agentes
inteligentes y de interacción social en sistemas multiagente.
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NEGOCIACIÓN BASADA EN MINERÍA DE DATOS
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Negociación basada en MD• Motivación: Problemas de clasificación en el
que uno o mas atributos(atributos negociables) pueden modificarse durante la aplicación del modelo.
• Ejemplos• Compra-venta: precio• Concesión de créditos: cantidad solicitada,
duración del crédito• Venta al pormenor: tiempo de entrega, precio,
garantía
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Negociación basada en MD• Solución: usar los atributos negociables en el
aprendizaje• PASO I:Invertir el problema y aprender un modelo
para predecir el valor del atributo negociable (considerando fijos el resto de atributos).
• Ejemplos• Compra-venta: calcular el precio al que un artículo
puede venderse • Concesión de créditos: calcular la cantidad que el
banco concederá a un cliente que solicita un crédito
• Venta al pormenor: el periodo de garantía que se puede ofrecer para que el artículo sea vendido.
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Negociación basada en MD• PASO II: Usar el valor predicho para el atributo
negociable para derivar un modelo probabilístico para el problema inicial
• Ejemplos• Compra-venta: calcular la probabilidad de venta de
un artículo en función del precio• Concesión de créditos: calcular la probabilidad de
concesión de un crédito en función de la cantidad solicitada
• Venta al pormenor: calcular la probabilidad de venta de un producto en función del periodo de garantía.
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Negociación basada en MD• Aplicación: datos de una agencia
inmobiliaria.• Objetivo: maximizar el beneficio esperado
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Negociación basada en MD• Estrategias de negociación
– Máximo beneficio esperado:
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Negociación basada en MD• Estrategias de negociación
– Mejor beneficio esperado local (BLEP)
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Negociación basada en MD• Estrategias de negociación
– Optimización por máximo global