Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Marques, Marcelo Ladeira
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| Orientador(a): |
Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
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| Banca de defesa: |
Fonseca Neto, Raul
,
Braga, Antônio de Pádua
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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| Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/5906
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Resumo: |
O presente trabalho tem como proposta o desenvolvimento de uma abordagem capaz de melhorar os resultados obtidos por algoritmos de classificação quando aplicados em bases desbalanceadas. O método, denominado Algoritmo de Balanceamento Sintético In-cremental (Incremental Synthetic Balancing Algorithm – ISBA), realiza um procedimento iterativo baseado em classificadores de larga margem, visando gerar amostras sintéticas com o intuito de reduzir o nível de desbalanceamento. No processo são utilizados vetores suporte como referência para a geração das novas instâncias, permitindo posicioná-las em regiões com uma maior representatividade. Além disso, a estratégia permite que as novas amostras ultrapassem os limites das amostras utilizadas como referência para sua geração, o que possibilita uma extrapolação dos limites da classe minoritária, objetivando, assim, alcançar um maior reconhecimento dessa classe de interesse. São apresentados experimentos comparativos com demais técnicas, entre elas o Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), os quais fornecem fortes evidências da aplicabilidade da abordagem proposta. |
