Proyecto de Aprendizaje Automático - Predicción de Comestibilidad de Setas (Mushroom Edibility Predictor)
Este proyecto utiliza aprendizaje automático (machine learning) para predecir si un hongo es comestible o venenoso basándose en sus atributos. El modelo se entrena con un conjunto de datos de entrenamiento de hongos y luego se utiliza para hacer predicciones sobre un conjunto de datos de prueba.
Para llevar a cabo el proyecto, primero se eligió el problema a predecir como la comestibilidad de setas utilizando una base de datos con información sobre estas.
La fuente de datos consiste en un conjunto de datos históricos con una variedad de atributos sobre setas. A partir de estos datos se identificaron características como forma del sombrero, color de la tapa, y otros atributos que influyen en la comestibilidad de las setas.
Una vez localizada la fuente de datos, se obtuvo el archivo mushroom.arff codificado según las características seleccionadas para su uso en Weka.
Se evaluaron distintos algoritmos de aprendizaje automático utilizando la herramienta Weka, y se seleccionó el algoritmo con mejor rendimiento, que en este caso se trataba del algoritmo J48 (o ID3). Para aportar una visión general de los atributos que mejor discriminaban a este modelo, podemos observar el árbol de decisión generado por el algoritmo ID3, donde podemos comprobar que el atributo odor, que hace referencia al olor del hongo, tiene un factor muy determinante sobre al comestibilidad de este.
Al final del README se encuentran detallados los resultados obtenidos para cada uno de los algoritmos probados sobre los datos.
training_data/: Contiene el conjunto de datos de entrenamiento en formato ARFF.test_data/: Contiene el conjunto de datos de prueba en formato ARFF.models/: Almacena el modelo entrenado después de ejecutar el programa.
- Java (JRE)
- Weka (biblioteca para aprendizaje automático en Java)
Este proyecto implementa un prototipo de aplicación que, consultando el objeto persistente de modelo generado por Weka y cargando en memoria el objeto persistente, lo entrena para poder realizar predicciones sobre los datos aportados y obtener el resultado predecido.
-
Entrenar el Modelo: La aplicación entrena el modelo utilizando el algoritmo J48 utilizando la información y registros sobre setas aportados en training_data, en el formato .arff, y guarda el modelo en el directorio models/.
-
Realizar predicciones: Se utiliza el modelo entrenado para hacer predicciones sobre el conjunto de datos de prueba, y a continuación muestra los resultados en la consola.
Para poder utilizar la aplicación:
-
Clona este repositorio
-
Navega en la terminal hasta el directorio que contiene el proyecto
-
Ejecuta el siguiente comando desde la terminal para compilar y empaquetar el proyecto en un archivo JAR:
MAKE jar
-
Ejecuta este comando para realizar las predicciones basadas en el modelo entrenado:
java -jar aprendizaje.jar
La aplicación mostrará por la terminal los resultados predecidos.
Para los datos de prueba test_data y unos atributos determinados, muestra si cada seta es comestible (e: edible) o venenosa (p: poisonous):
El conjunto de datos utilizado consiste en atributos como forma del sombrero, color de la tapa, olor, habitat, anillos, etc. Los datos se han obtenido del siguiente repositorio arff-datasets:
https://github.com/renatopp/arff-datasets/blob/master/classification/mushroom.arff
Aunque también hay información al respecto y más detallada en el repositorio de Aprendizaje Automático de UC Irvine:
https://archive.ics.uci.edu/dataset/73/mushroom:
"De la Guía de campo de la Sociedad Audubon; hongos descritos en términos de características físicas; clasificación: venenoso o comestible (...) Este conjunto de datos incluye descripciones de muestras hipotéticas correspondientes a 23 especies de hongos con branquias de las familias Agaricus y Lepiota (págs. 500-525). Cada especie se identifica como definitivamente comestible, definitivamente venenosa o de comestibilidad desconocida y no recomendada (...)"
Utilizando la aplicación Weka, se probaron diferentes algoritmos sobre los datos utilizados con el fin de poder compararlos y elegir el de mayor rendimiento, para más tarde introducirlo como modelo en la aplicación. A continuación se muestran los resultados obtenidos para los algoritmos con mayor rendimiento:
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2
Relation: mushroom
Instances: 8124
Attributes: 23
cap-shape
cap-surface
cap-color
bruises?
odor
gill-attachment
gill-spacing
gill-size
gill-color
stalk-shape
stalk-root
stalk-surface-above-ring
stalk-surface-below-ring
stalk-color-above-ring
stalk-color-below-ring
veil-type
veil-color
ring-number
ring-type
spore-print-color
population
habitat
class
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
J48 pruned tree
------------------
odor = a: e (400.0)
odor = c: p (192.0)
odor = f: p (2160.0)
odor = l: e (400.0)
odor = m: p (36.0)
odor = n
| spore-print-color = b: e (48.0)
| spore-print-color = h: e (48.0)
| spore-print-color = k: e (1296.0)
| spore-print-color = n: e (1344.0)
| spore-print-color = o: e (48.0)
| spore-print-color = r: p (72.0)
| spore-print-color = u: e (0.0)
| spore-print-color = w
| | gill-size = b: e (528.0)
| | gill-size = n
| | | gill-spacing = c: p (32.0)
| | | gill-spacing = d: e (0.0)
| | | gill-spacing = w
| | | | population = a: e (0.0)
| | | | population = c: p (16.0)
| | | | population = n: e (0.0)
| | | | population = s: e (0.0)
| | | | population = v: e (48.0)
| | | | population = y: e (0.0)
| spore-print-color = y: e (48.0)
odor = p: p (256.0)
odor = s: p (576.0)
odor = y: p (576.0)
Number of Leaves : 25
Size of the tree : 30
Time taken to build model: 0.01 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 8124 100 %
Incorrectly Classified Instances 0 0 %
Kappa statistic 1
Mean absolute error 0
Root mean squared error 0
Relative absolute error 0 %
Root relative squared error 0 %
Total Number of Instances 8124
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 e
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 p
Weighted Avg. 1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
4208 0 | a = e
0 3916 | b = p
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.trees.RandomForest -P 100 -I 100 -num-slots 1 -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1
Relation: mushroom
Instances: 8124
Attributes: 23
cap-shape
cap-surface
cap-color
bruises?
odor
gill-attachment
gill-spacing
gill-size
gill-color
stalk-shape
stalk-root
stalk-surface-above-ring
stalk-surface-below-ring
stalk-color-above-ring
stalk-color-below-ring
veil-type
veil-color
ring-number
ring-type
spore-print-color
population
habitat
class
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
RandomForest
Bagging with 100 iterations and base learner
weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1 -do-not-check-capabilities
Time taken to build model: 0.25 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 8124 100 %
Incorrectly Classified Instances 0 0 %
Kappa statistic 1
Mean absolute error 0.0004
Root mean squared error 0.0031
Relative absolute error 0.0756 %
Root relative squared error 0.6126 %
Total Number of Instances 8124
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 e
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 p
Weighted Avg. 1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
4208 0 | a = e
0 3916 | b = p
=== Run information ===
Scheme: weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1
Relation: mushroom
Instances: 8124
Attributes: 23
cap-shape
cap-surface
cap-color
bruises?
odor
gill-attachment
gill-spacing
gill-size
gill-color
stalk-shape
stalk-root
stalk-surface-above-ring
stalk-surface-below-ring
stalk-color-above-ring
stalk-color-below-ring
veil-type
veil-color
ring-number
ring-type
spore-print-color
population
habitat
class
Test mode: 10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
RandomTree
==========
stalk-color-below-ring = b : p (432/0)
stalk-color-below-ring = c : p (36/0)
stalk-color-below-ring = e : e (96/0)
stalk-color-below-ring = g : e (576/0)
stalk-color-below-ring = n
| stalk-surface-above-ring = f : e (24/0)
| stalk-surface-above-ring = k : p (448/0)
| stalk-surface-above-ring = s : e (24/0)
| stalk-surface-above-ring = y : e (16/0)
stalk-color-below-ring = o : e (192/0)
stalk-color-below-ring = p
| ring-type = c : e (0/0)
| ring-type = e : p (864/0)
| ring-type = f : e (0/0)
| ring-type = l : p (432/0)
| ring-type = n : e (0/0)
| ring-type = p : e (576/0)
| ring-type = s : e (0/0)
| ring-type = z : e (0/0)
stalk-color-below-ring = w
| population = a : e (384/0)
| population = c
| | cap-color = b : e (24/0)
| | cap-color = c : e (0/0)
| | cap-color = e : e (24/0)
| | cap-color = g : e (0/0)
| | cap-color = n : e (24/0)
| | cap-color = p : e (24/0)
| | cap-color = r : e (0/0)
| | cap-color = u : e (0/0)
| | cap-color = w : p (8/0)
| | cap-color = y : e (0/0)
| population = n : e (400/0)
| population = s
| | gill-size = b
| | | habitat = d : e (0/0)
| | | habitat = g
| | | | stalk-root = b
| | | | | bruises? = f : e (16.41/0)
| | | | | bruises? = t : p (72/0)
| | | | stalk-root = c : e (157.16/0)
| | | | stalk-root = e : e (471.49/0)
| | | | stalk-root = r : e (58.94/0)
| | | | stalk-root = u : e (0/0)
| | | | stalk-root = z : e (0/0)
| | | habitat = l : e (0/0)
| | | habitat = m : e (128/0)
| | | habitat = p : e (48/0)
| | | habitat = u : p (72/0)
| | | habitat = w : e (0/0)
| | gill-size = n : p (224/0)
| population = v
| | gill-color = b : p (864/0)
| | gill-color = e : e (0/0)
| | gill-color = g
| | | cap-surface = f
| | | | odor = a : e (0/0)
| | | | odor = c : p (12/0)
| | | | odor = f : e (0/0)
| | | | odor = l : e (0/0)
| | | | odor = m : e (0/0)
| | | | odor = n : e (12/0)
| | | | odor = p : e (0/0)
| | | | odor = s : e (0/0)
| | | | odor = y : e (0/0)
| | | cap-surface = g : e (0/0)
| | | cap-surface = s : p (24/0)
| | | cap-surface = y : p (12/0)
| | gill-color = h
| | | bruises? = f : e (6/0)
| | | bruises? = t : p (48/0)
| | gill-color = k
| | | bruises? = f : e (12/0)
| | | bruises? = t : p (32/0)
| | gill-color = n
| | | gill-size = b : e (72/0)
| | | gill-size = n
| | | | odor = a : e (16/0)
| | | | odor = c : p (24/0)
| | | | odor = f : e (0/0)
| | | | odor = l : e (16/0)
| | | | odor = m : e (0/0)
| | | | odor = n : e (12/0)
| | | | odor = p : p (32/0)
| | | | odor = s : e (0/0)
| | | | odor = y : e (0/0)
| | gill-color = o : e (0/0)
| | gill-color = p
| | | cap-surface = f
| | | | bruises? = f
| | | | | habitat = d : p (12/0)
| | | | | habitat = g : e (0/0)
| | | | | habitat = l : e (0/0)
| | | | | habitat = m : e (0/0)
| | | | | habitat = p : e (0/0)
| | | | | habitat = u : e (12/0)
| | | | | habitat = w : e (0/0)
| | | | bruises? = t : e (52/0)
| | | cap-surface = g : e (0/0)
| | | cap-surface = s
| | | | cap-color = b : p (16/0)
| | | | cap-color = c : e (0/0)
| | | | cap-color = e : e (0/0)
| | | | cap-color = g : p (20/0)
| | | | cap-color = n : p (8/0)
| | | | cap-color = p : p (4/0)
| | | | cap-color = r : e (0/0)
| | | | cap-color = u : e (0/0)
| | | | cap-color = w
| | | | | gill-size = b : p (16/0)
| | | | | gill-size = n
| | | | | | spore-print-color = b : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = h : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = k : p (6/0)
| | | | | | spore-print-color = n
| | | | | | | odor = a : e (2/0)
| | | | | | | odor = c : p (2/0)
| | | | | | | odor = f : e (0/0)
| | | | | | | odor = l : e (2/0)
| | | | | | | odor = m : e (0/0)
| | | | | | | odor = n : e (0/0)
| | | | | | | odor = p : p (4/0)
| | | | | | | odor = s : e (0/0)
| | | | | | | odor = y : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = o : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = r : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = u : e (4/0)
| | | | | | spore-print-color = w : e (0/0)
| | | | | | spore-print-color = y : e (0/0)
| | | | cap-color = y : e (8/0)
| | | cap-surface = y
| | | | habitat = d : e (42/0)
| | | | habitat = g : p (8/0)
| | | | habitat = l : e (0/0)
| | | | habitat = m : e (0/0)
| | | | habitat = p : e (0/0)
| | | | habitat = u : p (8/0)
| | | | habitat = w : e (0/0)
| | gill-color = r : p (24/0)
| | gill-color = u
| | | stalk-shape = e
| | | | cap-shape = b : e (0/0)
| | | | cap-shape = c : e (0/0)
| | | | cap-shape = f : e (3/0)
| | | | cap-shape = k : e (0/0)
| | | | cap-shape = s : e (0/0)
| | | | cap-shape = x
| | | | | odor = a : e (0/0)
| | | | | odor = c : p (24/0)
| | | | | odor = f : e (0/0)
| | | | | odor = l : e (0/0)
| | | | | odor = m : e (0/0)
| | | | | odor = n : e (3/0)
| | | | | odor = p : e (0/0)
| | | | | odor = s : e (0/0)
| | | | | odor = y : e (0/0)
| | | stalk-shape = t : e (72/0)
| | gill-color = w
| | | habitat = d : e (110/0)
| | | habitat = g : p (52/0)
| | | habitat = l : e (0/0)
| | | habitat = m : p (12/0)
| | | habitat = p : e (16/0)
| | | habitat = u : p (40/0)
| | | habitat = w : e (0/0)
| | gill-color = y : e (0/0)
| population = y : e (472/0)
stalk-color-below-ring = y : p (24/0)
Size of the tree : 169
Time taken to build model: 0 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 8124 100 %
Incorrectly Classified Instances 0 0 %
Kappa statistic 1
Mean absolute error 0
Root mean squared error 0
Relative absolute error 0 %
Root relative squared error 0 %
Total Number of Instances 8124
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 e
1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 p
Weighted Avg. 1,000 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
4208 0 | a = e
0 3916 | b = p
Copyright 2023 Marta Canino Romero
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License.
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