D ATA M INING Mª José Ramírez (DMIP) 27-07-2011. Índice Presentación Líneas de Investigación DMIP Negociación basada en Minería de Datos.

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1 D ATA M INING Mª José Ramírez (DMIP) 27-07-2011

2 Índice Presentación Líneas de Investigación DMIP Negociación basada en Minería de Datos

3 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 investigaciónAplicaciones

4 LINEAS DE INVESTIGACIÓN Background

5 Líneas de Investigación Combinación de modelos/multiclasificadores. Aprendizaje sensible al contexto y evaluación de modelos (análisis ROC).

6 Líneas de Investigación Comprensibilidad de los modelos –Aprendizaje desde datos estructurados: marco de generalización basado en distancias. –Agrupamiento conceptual basado en distancias.

7 Líneas de Investigación Evaluación de capacidades cognitivas de agentes inteligentes y de interacción social en sistemas multiagente.

8 NEGOCIACIÓN BASADA EN MINERÍA DE DATOS

9 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

10 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.

11 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.

12 Negociación basada en MD Aplicación: datos de una agencia inmobiliaria. Objetivo: maximizar el beneficio esperado

13 Negociación basada en MD Estrategias de negociación –Máximo beneficio esperado:

14 Negociación basada en MD Estrategias de negociación –Mejor beneficio esperado local (BLEP)

15 Negociación basada en MD Estrategias de negociación –Optimización por máximo global