Um estudo comparativo de técnicas de detecção de outliers no contexto de classificação de dados

• Autor(a) principal: Freitas, Igor Wescley Silva de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFERSA
• Texto Completo: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/1093
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Outliers; Detecção de Outliers; Classificação; Metodologia; Outliers; Outlier Detection; Classification; methodology

Outliers são objetos que se desviam consideravelmente dos demais em relação a alguma medida, e promovem grande influência na análise dos dados. Na estatística, essa influência pode induzir uma análise equívoca dos dados, neste caso, os outliers constituem dados que precisam ser removidos. Para outras aplicações, o outlier pode representar alguma informação valiosa, tratando-se de algum tipo de fraude, intrusão em sistemas, anomalias em redes de computadores, falhas mecânicas e condição clinica crítica. Para todo caso, os outliers precisam ser identificados, independente de seu tratamento. A literatura fornece diversas técnicas para detecção de outliers, cada uma com suas características e especificidades, que por sua vez foram aplicadas em diversos domínios, tendo em vista resolver problemas singulares. Precisar qual técnica tem melhor desempenho para determinado domínio de dados, constitui um desafio ainda pouco explorado na literatura e provoca o desenvolvimento de estratégias, para mensurar a performance de técnicas de detecção de outliers. Nesse sentido, a proposta deste trabalho é apresentar um estudo comparativo de técnicas de detecção de outliers, através de uma metodologia que permita uma análise uniforme e objetiva. As técnicas utilizadas na análise comparativa estão distribuídas em técnicas baseadas em métodos estatísticos, proximidade e distância. Como parte da metodologia, elas são aplicadas no pré-processamento dos dados, onde seu desempenho é mensurado analisando o efeito desta aplicação na indução de classificadores. As métricas de avaliação de classificadores funcionam como indicadores de desempenho das técnicas. De acordo com os resultados dos experimentos realizados, foi possível analisar efetivamente o desempenho das técnicas de detecção de outliers para diferentes domínios, e confirmar a validade da metodologia