"Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses" - Lorena, Ana Carolina (2006)
Diversos problemas envolvem a classificação de dados em categorias, também denominadas classes. A partir de um conjunto de dados cujas classes são conhecidas, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser utilizados na indução de um classificador capaz de predizer a classe de novos dados do mesmo domínio, realizando assim a discriminação desejada. Dentre as diversas técnicas de AM utilizadas em problemas de classificação, as Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVMs) se destacam por sua boa capacidade de generalização. Elas são originalmente concebidas para a solução de problemas com apenas duas classes, também denominados binários. Entretanto, diversos problemas requerem a discriminação dos dados em mais que duas categorias ou classes. Nesta Tese são investigadas e propostas estratégias para a generalização das SVMs para problemas com mais que duas classes, intitulados multiclasses. O foco deste trabalho é em estratégias que decompõem o problema multiclasses original em múltiplos subproblemas binários, cujas saídas são então combinadas na obtenção da classificação final. As estratégias propostas visam investigar a adaptação das decomposições a cada aplicação considerada, a partir de informações do desempenho obtido em sua solução ou extraídas de seus dados. Os algoritmos implementados foram avaliados em conjuntos de dados gerais e em aplicações reais da área de Bioinformática. Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de pesquisas futuras. Entre os benefícios verificados tem-se a obtenção de decomposições mais simples, que requerem menos classificadores binários na solução multiclasses.