Uma Análise de métodos de distriubuição de atributos em comitês de classificadores

AUTOR(ES)

Karliane Medeiros Ovidio Vale

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

As pesquisas em inteligência artificial têm como objetivo capacitar o computador a executar funções que são desempenhadas pelo ser humano usando conhecimento e raciocínio. O presente trabalho foi desenvolvido dentro da área de aprendizado de máquina (AM), que é um ramo de estudo da inteligência artificial, sendo relacionado ao projeto e desenvolvimento de algoritmos e técnicas capazes de permitir o aprendizado computacional. O objetivo deste trabalho é analisar um método de seleção de atributos em comitês de classificadores. Esse método, baseado em filtros, utilizou a variância e a correlação de Spearman para ordenar os atributos e estratégias de recompensa e punição para medir a importância de cada atributo na identificação das classes. Foram formados comitês de classificadores tanto homogêneos quanto heterogêneos, e submetidos a cinco métodos de combinação de classificadores (voto, soma, soma ponderada, MLP e naive Bayes), os quais foram aplicados a seis bases de dados distintas (reais e artificiais). Os classificadores aplicados durante os experimentos foram k-nn, MLP, naive Bayes e árvore de decisão. Por fim, foram analisados, comparativamente, o esempenho dos comitês de classificadores utilizando nenhum método de seleção de atributos, utilizando um método de seleção de atributos padrão baseado em filtro e o método proposto (RecPun). Com base em um teste estatístico, foi demonstrado que houve uma melhora significante na precisão dos comitês

ASSUNTO(S)

sistemas de computacao machine learning ensembles seleção de atributos comitês de classificadores aprendizado de máquina feature selection

Documentos Relacionados

• Seleção de atributos em comitês de classificadores utilizando algoritmos genéticos
• Uma análise da aplicação do modelo de Rede Neural RePART em Comitês de classificadores
• Métodos multicritérios como apoio a decisão em comites de bacias hidrográficas
• Métodos multicritérios como apoio a decisão em comites de bacias hidrográficas
• Uma Análise Comparativa entre Sistemas de Combinação de Classificadores com Distribuição Vertical dos Dados