Seleção de modelos de classificação através de heurísticas.
Ano de defesa: | 2005 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/2903 |
Resumo: | O processo de indução automática de modelos de classificação é composto de três etapas principais, pela ordem: amostragem, fragmentação e classificação. Devido à diversidade de técnicas que podem ser utilizadas em cada uma destas etapas, os resultados são muito instáveis — não existe a melhor técnica de amostragem, ou de fragmentação, etc. Para resolver o problema da indução do melhor modelo de classificação dentro de um espaço de busca, uma alternativa é arranjar todas as técnicas de amostragem, fragmentação e classificação disponíveis e buscar exaustivamente o melhor modelo de classificação. Entretanto, isto implicará em um alto custo computacional. Neste trabalho, descrevemos como foi possível descobrir heurísticas que podem ajudar a reduzir substancialmente o espaço de busca do melhor modelo de classificação. Também, discutimos o projeto e a implementação de um "framework" baseado nas heurísticas descobertas, objetivando guiar o minerador a escolher um modelo de classificação que satisfaça seus requisitos de qualidade, traduzidos em acurácia do modelo de classificação induzido, a um custo de processamento aceitável. |