Discretizador heurístico para o contexto de classificação hierárquica.
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Date
2016
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Abstract
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.
Description
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Keywords
Distribuição - probabilidades, Classificação - computadores, Programação heurística
Citation
GALVÂO, Leandro Ribeiro. Discretizador heurístico para o contexto de classificação hierárquica. 2016. 54 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.