Navegando por Autor "Galvão, Leandro Ribeiro"

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    Discretizador heurístico para o contexto de classificação hierárquica.
    (2016) Galvão, Leandro Ribeiro; Merschmann, Luiz Henrique de Campos; Silla Júnior, Carlos Nascimento; Pappa, Gisele Lobo; Ferreira, Almeida Ferreira
    Diferentes tipos de problemas de classificação podem ser encontrados na literatura, cada qual possuindo seu nível de complexidade. Diversos algoritmos de aprendizado de máquina requerem atributos discretos e nesses casos o pré-processamento da base de dados né necessário. Na literatura, os trabalhos apresentam diversos métodos de discretização, porém até o momento, não há nenhum método de discretização supervisionado projetado para ser utilizada em conjunto com classificadores hierárquicos globais. Neste trabalho é proposto um método supervisionado de discretização capaz de lidar com bases do contexto de classificação hierárquica. Esse método corresponde a uma heurística, denominada Agglomerative Discretization Heuristic for Hierarchical Classification - ADH2C, que foi projetada para ser utilizada em conjunto com classificadores hierárquicos globais. A avaliação da qualidade da discretização realizada pela heurística ADH2C foi feita a partir de experimentos comparativos com métodos de discretização não-supervisionados Equal-Width (EW) e Equal-Frequency (EF). A qualidade da discretização foi medida por meio do desempenho preditivo pelo classificador hierárquico Global Model Naive Bayes (GMNB) utilizando-se 9 bases de dados de bioinformática pré-processadas pelos métodos de discretização EW, EF e ADH2C. Os experimentos realizados neste trabalho mostraram que para a maioria das bases de dados utilizadas, o classificador GMNB alcançou o melhor desempenho preditivo (hF) quando utilizou as bases de dados pré-processadas pela heurística ADH2C. A melhora no desempenho preditivo do GMNB, utilizando as bases de dados pré-processadas pela heurística ADH2C, evidencia sua aplicabilidade no contexto de classificação hierárquica monorrótulo.