Similaridade de algoritmos em cenários sensíveis a custo

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: MELO, Carlos Eduardo Castor de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Similaridade de Algoritmos. Desempenho de Algoritmos a Nível de Instância. Cenários Sensíveis a Custo. Meta-Aprendizado. Método de Escolha de Limiar.; Algorithm Similarity. Instance level Algorithms Performance. Cost Sensitive Scenarios. Meta-Learning. Threshold Choice Selection.
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17808

análise da similaridade entre algoritmos de aprendizagem de máquina é um importante aspecto na área de Meta-Aprendizado, onde informações obtidas a partir de processos de aprendizagem conhecidos podem ser utilizadas para guiar a seleção de algoritmos para tratar novos problemas apresentados. Essa similaridade é geralmente calculada através de métricas globais de desempenho, que omitem informações importantes para o melhor entendimento do comportamento dos algoritmos. Também existem abordagens onde é verificado o desempenho individualmente em cada instância do problema. Ambas as abordagens não consideram os custos associados a cada classe do problema, negligenciando informações que podem ser muito importantes em vários contextos de aprendizado. Nesse trabalho são apresentadas métricas para a avaliação do desempenho de algoritmos em cenários sensíveis a custo. Cada cenário é descrito a partir de um método para escolha de limiar para a construção de um classificador a partir de um modelo aprendido. Baseado nos valores de desempenho em cada instância, é proposta uma forma de avaliar a similaridade entre os algoritmos tanto em nível de problema como em nível global. Os experimentos realizados para ilustrar as métricas apresentadas neste trabalho foram realizados em um estudo de Meta-Aprendizado utilizando 19 algoritmos para a classificação das instâncias de 152 problemas. As medidas de similaridades foram utilizadas para a criação de agrupamentos hierárquicos. Os agrupamentos criados mostram como o comportamento entre os algoritmos diversifica de acordo com o cenário de custo a ser tratado.