Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Barella, Victor Hugo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado supervisionado; Classificação hierárquica; Dados desbalanceados; Data imbalance; Desbalanceamento de dados; Hierarchical classification; Imbalanced data; Supervised learning
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012016-145045/

Os recentes avanços da ciência e tecnologia viabilizaram o crescimento de dados em quantidade e disponibilidade. Junto com essa explosão de informações geradas, surge a necessidade de analisar dados para descobrir conhecimento novo e útil. Desse modo, áreas que visam extrair conhecimento e informações úteis de grandes conjuntos de dados se tornaram grandes oportunidades para o avanço de pesquisas, tal como o Aprendizado de Máquina (AM) e a Mineração de Dados (MD). Porém, existem algumas limitações que podem prejudicar a acurácia de alguns algoritmos tradicionais dessas áreas, por exemplo o desbalanceamento das amostras das classes de um conjunto de dados. Para mitigar tal problema, algumas alternativas têm sido alvos de pesquisas nos últimos anos, tal como o desenvolvimento de técnicas para o balanceamento artificial de dados, a modificação dos algoritmos e propostas de abordagens para dados desbalanceados. Uma área pouco explorada sob a visão do desbalanceamento de dados são os problemas de classificação hierárquica, em que as classes são organizadas em hierarquias, normalmente na forma de árvore ou DAG (Direct Acyclic Graph). O objetivo deste trabalho foi investigar as limitações e maneiras de minimizar os efeitos de dados desbalanceados em problemas de classificação hierárquica. Os experimentos realizados mostram que é necessário levar em consideração as características das classes hierárquicas para a aplicação (ou não) de técnicas para tratar problemas dados desbalanceados em classificação hierárquica.