Redes probabilísticas fuzzy naive bayes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moura, Gabriel Barreto
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167777
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016
id UFSC_52ecf6b2968fb19cda55530434630827
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/167777
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str 2373
spelling Redes probabilísticas fuzzy naive bayesInformáticaComputaçãoRedes bayesianasAprendizado do computadorSistemas difusosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016Redes bayesianas são modelos gráficos probabilísticos capazes de modelar a incerteza estocástica e são vastamente aplicados em vários problemas de classificação. Especificamente, a estrutura naïve bayes são largamente utilizadas devido aos bons resultados atingidos, apesar da sua estrutura simples e 'ingênua'. Sistemas fuzzy, por outro lado, são modelos bem conhecidos para lidar com a imprecisão linguística por representar o conhecimento através de regras e funções de pertinências simples e interpretáveis. Porém, sistemas fuzzy tradicionais não são capazes de modelar a incerteza estocástica e, por isso, sistemas fuzzy probabilísticos foram desenvolvidos de forma a levar em consideração ambas as incertezas. Neste trabalho é proposta a rede probabilística fuzzy naïve bayes, uma combinação de sistemas fuzzy probabilísticos e redes bayesianas naïve, também capaz de modelar ambas as incertezas simultaneamente. O modelo proposto é primeiramente aplicado a um problema simples e didático de classificação para demonstrar o seu potencial e vantagem em relação a classificadores naïve bayes, enquanto mantém-se a interpretabilidade do modelo tradicional. Para testar o modelo, experimentos foram realizados em conjuntos de dados de benchmark e seus resultados são comparados a modelos de outros autores que utilizam os mesmos conjuntos de dados. A rede proposta apresenta resultados levemente inferiores a outros modelos. Porém, é observada uma vantagem qualitativa da rede proposta devido a seu alto nível de interpretabilidade.<br>Abstract: Bayesian networks are probabilistic graphical models capable of modeling statistical uncertainty and are widely applied in many classification problems. Specifically, Naive Bayesian networks are largely used due to their simple, naive structure, while still producing precise results. Fuzzy systems, on the other hand, are a well known technique capable of dealing with linguistic vagueness by representing knowledge with simple and interpretable rules and membership functions. As traditional fuzzy systems are unable to model statistical uncertainty, Probabilistic Fuzzy Systems were developed in order to account for both kinds of uncertainties. In this work we propose the Probabilistic Fuzzy Naive Bayes classifier as a combination of both probabilistic fuzzy systems and naive bayesian networks, also capable of simultaneously modeling both kinds of uncertainties. The proposed model is firstly applied in a very simple classification problem in order to show its potential and advantage over traditional naive bayes classifiers, while maintaining their interpretability. For validation, experiments were done using benchmark classification data sets from the UCI machine learning repository and the results are then compared with other similar alternate methods.Roisenberg, MauroUniversidade Federal de Santa CatarinaMoura, Gabriel Barreto2016-09-20T04:19:30Z2016-09-20T04:19:30Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis75 p.| il., tabs., grafs.application/pdf341498https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167777porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2016-09-20T04:19:30Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/167777Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732016-09-20T04:19:30Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.none.fl_str_mv Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
title Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
spellingShingle Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
Moura, Gabriel Barreto
Informática
Computação
Redes bayesianas
Aprendizado do computador
Sistemas difusos
title_short Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
title_full Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
title_fullStr Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
title_full_unstemmed Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
title_sort Redes probabilísticas fuzzy naive bayes
author Moura, Gabriel Barreto
author_facet Moura, Gabriel Barreto
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Roisenberg, Mauro
Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Moura, Gabriel Barreto
dc.subject.por.fl_str_mv Informática
Computação
Redes bayesianas
Aprendizado do computador
Sistemas difusos
topic Informática
Computação
Redes bayesianas
Aprendizado do computador
Sistemas difusos
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-09-20T04:19:30Z
2016-09-20T04:19:30Z
2016
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv 341498
https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167777
identifier_str_mv 341498
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/167777
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 75 p.| il., tabs., grafs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808652076344934400

Registros relacionados