Comitê de classificadores em bases de dados transacionais desbalanceadas com seleção de características baseada em padrões minerados

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Campos, Camila Maria
• Orientador(a): Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
• Banca de defesa: Menezes, Victor Ströele de Andrade , Bernardino, Heder Soares , Pitangui, Cristiano Grijó
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Mineração dados; Regra de associação; Classificação; Balanceamento em bases de dados; Seleção de características; Data Mining; Association Rule; Classification; Balancing Database; Feature Selection
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4766

Os resultados dos problemas de classificação por regras de associação sofrem grande influência da estrutura dos dados que estão sendo utilizados. Uma dificuldade na área é a resolução de problemas de classificação quando se trata de bases de dados desbalanceadas. Assim, o presente trabalho apresenta um estudo sobre desbalanceamento em bases de dados transacionais, abordando os principais métodos utilizados na resolução do problema de desbalanceamento. Além disso, no que tange ao desbalanceamento, este trabalho propõe um modelo para realizar o balanceamento entre classes, sendo realizados experimentos com diferentes mé- todos de balanceamento e métodos ensemble, baseados em comitê de classificadores. Tais experimentos foram realizados em bases transacionais e não transacionais com o intuito de validar o modelo proposto e melhorar a predição do algoritmo de classificação por regras de associação. Bases de dados não transacionais também foram utilizadas nos ex perimentos, com o objetivo de verificar o comportamento do modelo proposto em tais bases. Outro fator importante no processo de classificação é a dimensão da base de dados que, quando muito grande, pode comprometer o desempenho dos classificadores. Neste traba lho, também é proposto um modelo de seleção de características baseado na classificação por regras de associação. Para validar o modelo proposto, também foram realizados ex- perimentos aplicando diferentes métodos de seleção nas bases de dados. Os resultados da classificação obtidos utilizando as bases contendo as características selecionadas pelos me- todos, foram comparados para validar o modelo proposto, tais resultados apresentaram-se satisfatórios em relação aos demais métodos de seleção.