Ferramenta computacional para apoio à análise de regressão de dados

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Defilippo, Samuel Belini
• Orientador(a): Barbosa, Helio José Corrêa
• Banca de defesa: Dardenne, Laurent Emmanuel , Borges, Carlos Cristiano Hasenclever
• 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 Modelagem Computacional
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Ciência da computação; Estatística; Otimização ( matemática); Otimização combinatória
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3600

A análise de regressão de dados encontra aplicação em diversas áreas e o modelo obtido pode ser em seguida usado intensamente dentro de outro processo de otimização. Escolher o modelo que melhor se ajuste a um determinado banco de dados, contudo, ainda é um processo demorado, e muitas vezes heurístico. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta computacional de apoio a este processo de análise (escolha de modelos e a estimação dos parâmetros), baseado em um Algoritmo Genético aplicado aos modelos Least Mean Squares, Multi Layer Perceptron e k- Nearest Neighbors. A ferramenta é testada em diferentes bancos de dados, sendo um deles oriundo da área de desenho racional de fármacos baseado em estrutura, onde estão previstas aplicações futuras.