Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Costa, Jean Carllo Jardim |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/41653
|
Resumo: |
The occurrence of missing data is a recurrent problem and it has aroused the interest of researches over the last decades. Hence, many imputation methods have been proposed in recent years. In this dissertation, we present a study about the impact of the application of several imputation methods on the performance of machine learning algorithms, for both classification and regression. The result obtained shows that the imputation algorithms can have a relevant impact on the performance of classification and regression algorithms depending on the percentage of missing data. In addition, a model for the recommendation of data imputation algorithms is presented, which compares three classifiers (Random Forests, Gradient Boosting and Support Vector Machine) in the development of this task where both have good results. |
