Seleção dinâmica de atributos para comitês de classificadores

• Autor(a) principal: Nunes, Rômulo de Oliveira
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27362
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Seleção dinâmica de atributos; Comitês de Classificação; Diversidade

Em aprendizado de máquina (AM), o pré-processamento dos dados tem como objetivo aprimorar a qualidade dos dados que serão utilizados, visando apresentá-los em uma forma adequada para a técnica de AM escolhida. A seleção de atributos é uma de suas principais etapas. Seu principal objetivo é escolher o subconjunto que melhor represente o conjunto de dados, permitindo a redução da dimensionalidade e um possível aumento na precisão dos classi cadores. Existem diferentes abordagens para se realizar a seleção de atributos. A a Seleção Dinâmica é uma delas e parte do princípio de que cada instância é única e que melhores resultados são obtidos quando se seleciona um subconjunto de atributos para cada instância em vez de um único subconjunto para toda a base de dados. Uma vez que uma representação mais compacta dos dados foi selecionada, o próximo passo na classi cação dos dados é a escolha do modelo a ser utilizado. Esse modelo pode ser formado por um único classi cador ou por um sistema de combinação de classi cadores, conhecido como Comitês de classi cadores, que pode ser de nido como a combinação múltiplos classi cadores que serão utilizados para gerar uma resposta nal para o sistema através da combinação de suas respostas individuais. Para que esses sistemas apresentem melhor desempenho que um classi cador individual é necessário promover a diversidade entre os componentes que formam o comitê, isto é, que os componentes do sistema não cometam erros nos mesmos padrões. Por este motivo, a diversidade tem sido considerada um dos aspectos mais importantes no projeto de comitês, já que não existe vantagem na combinação de métodos de classi cação idênticos. O objetivo deste trabalho é utilizar a seleção dinâmica de atributos em sistemas de combinação de classi cadores. Para isso, foram desenvolvidas três versões que realizam essa adaptação de maneira a gerar a diversidade entre os classi cadores base. As versões foram comparadas utilizando diferentes taxas de seleção e quantidade de classi cadores, logo após, a melhor versão encontrada foi comparada com outros métodos encontrados na literatura.