Classificação de câncer de pâncreas utilizando Técnicas de imputação de dados faltantes e undersampling baseado em clusterização: uma análise comparativa com diferentes algoritmos de Machine Learning - Sena, Wanessa Layssa Batista de (2023)
Dados faltantes e desbalanceamento de classes são problemas frequentemente observados em bases de dados associadas a cenários reais, o que inclui a classificação de câncer. Caso estes problemas não sejam endereçados de forma adequada antes da análise, impactos no desempenho de modelos de Machine Learning (ML) podem ser observados. Neste artigo, é proposta uma solução combinada a partir da inserção de dados faltantes utilizando a técnica de kNN (k vizinhos mais próximos) e undersampling baseado em clusterização utilizando k means, com foco na classificação do câncer de pâncreas. Diferentes subconjuntos de dados foram gerados a partir da combinação de diferentes métodos de pré processamento e o desempenho analisado utilizando um pipeline de análise de ML de um estudo prévio. Este pipeline executa dez algoritmos de ML, incluindo Random Forest, Máquina de Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais. Todos os subconjuntos de dados gerados apresentaram um aumento significativo (p<0,05 com teste-t de Student) no desempenho para a maioria dos algoritmos de ML quando comparados aos resultados obtidos anteriormente quando o pipeline foi avaliado pela primeira vez. Os resultados sugerem que kNN e k-means são métodos que podem ser utilizados na fase de pré-processamento dos dados para solucionar problemas de dados faltantes e desbalanceamento de classes e melhorar a acurácia da classificação.