machine-learning.data-sets: adding the monks problems
Björn Lindqvist
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114cc52022
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IN: machine-learning.data-sets
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TUPLE: data-set data target target-names description
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feature-names ;
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feature-names ;
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C: <data-set> data-set
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"resource:extra/machine-learning/data-sets/" prepend
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: load-tabular-file ( name -- lines )
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load-file [ blank? ] trim string-lines
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[ [ blank? ] split-when harvest ] map harvest ;
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: numerify ( table -- data names )
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unclip [ [ [ string>number ] map ] map ] dip ;
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: load-table ( name -- data names )
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load-file [ blank? ] trim string-lines
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[ [ blank? ] split-when ] map numerify ;
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load-tabular-file numerify ;
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: load-table-csv ( name -- data names )
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load-file string>csv numerify ;
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PRIVATE>
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: load-monks ( name -- data-set )
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load-tabular-file
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! Omits the identifiers which are not so interesting.
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[ but-last [ string>number ] map ] map
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[ [ rest ] map ] [ [ first ] map ] bi
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{ "no" "yes" }
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"monks.names" load-file
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{ "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6" } <data-set> ;
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: load-iris ( -- data-set )
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"iris.csv" load-table-csv
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[ [ unclip-last ] { } map>assoc unzip ] [ 2 tail ] bi*
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||||
0 3 3 2 3 4 2 data_432
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,76 @@
|
|||
1. Title: The Monk's Problems
|
||||
|
||||
2. Sources:
|
||||
(a) Donor: Sebastian Thrun
|
||||
School of Computer Science
|
||||
Carnegie Mellon University
|
||||
Pittsburgh, PA 15213, USA
|
||||
|
||||
E-mail: thrun@cs.cmu.edu
|
||||
|
||||
(b) Date: October 1992
|
||||
|
||||
3. Past Usage:
|
||||
|
||||
- See File: thrun.comparison.ps.Z
|
||||
|
||||
- Wnek, J., "Hypothesis-driven Constructive Induction," PhD dissertation,
|
||||
School of Information Technology and Engineering, Reports of Machine
|
||||
Learning and Inference Laboratory, MLI 93-2, Center for Artificial
|
||||
Intelligence, George Mason University, March 1993.
|
||||
|
||||
- Wnek, J. and Michalski, R.S., "Comparing Symbolic and
|
||||
Subsymbolic Learning: Three Studies," in Machine Learning: A
|
||||
Multistrategy Approach, Vol. 4., R.S. Michalski and G. Tecuci (Eds.),
|
||||
Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1993.
|
||||
|
||||
4. Relevant Information:
|
||||
|
||||
The MONK's problem were the basis of a first international comparison
|
||||
of learning algorithms. The result of this comparison is summarized in
|
||||
"The MONK's Problems - A Performance Comparison of Different Learning
|
||||
algorithms" by S.B. Thrun, J. Bala, E. Bloedorn, I. Bratko, B.
|
||||
Cestnik, J. Cheng, K. De Jong, S. Dzeroski, S.E. Fahlman, D. Fisher,
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R. Hamann, K. Kaufman, S. Keller, I. Kononenko, J. Kreuziger, R.S.
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Michalski, T. Mitchell, P. Pachowicz, Y. Reich H. Vafaie, W. Van de
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Welde, W. Wenzel, J. Wnek, and J. Zhang has been published as
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Technical Report CS-CMU-91-197, Carnegie Mellon University in Dec.
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1991.
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One significant characteristic of this comparison is that it was
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performed by a collection of researchers, each of whom was an advocate
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of the technique they tested (often they were the creators of the
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various methods). In this sense, the results are less biased than in
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comparisons performed by a single person advocating a specific
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learning method, and more accurately reflect the generalization
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behavior of the learning techniques as applied by knowledgeable users.
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There are three MONK's problems. The domains for all MONK's problems
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are the same (described below). One of the MONK's problems has noise
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added. For each problem, the domain has been partitioned into a train
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and test set.
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5. Number of Instances: 432
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6. Number of Attributes: 8 (including class attribute)
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7. Attribute information:
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1. class: 0, 1
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2. a1: 1, 2, 3
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3. a2: 1, 2, 3
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4. a3: 1, 2
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5. a4: 1, 2, 3
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6. a5: 1, 2, 3, 4
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7. a6: 1, 2
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8. Id: (A unique symbol for each instance)
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8. Missing Attribute Values: None
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9. Target Concepts associated to the MONK's problem:
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MONK-1: (a1 = a2) or (a5 = 1)
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MONK-2: EXACTLY TWO of {a1 = 1, a2 = 1, a3 = 1, a4 = 1, a5 = 1, a6 = 1}
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MONK-3: (a5 = 3 and a4 = 1) or (a5 /= 4 and a2 /= 3)
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(5% class noise added to the training set)
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@ -0,0 +1,3 @@
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432,7,no,yes
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1,1,1,1,1,1,1,1
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2,1,1,1,1,1,2,1
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