Navegando por Autor "Lee, Huei Diana"

Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Avaliação experimental e comparação de algoritmos de seleção de atributos importantes com o algoritmo FDimBF baseado na dimensão fractal.
    (2005-08) Lee, Huei Diana; Monard, Maria Carolina; Voltolini, Richardson Floriani; WU, Feng Chung
    Em aprendizado de máquina, a tarefa de pré-processamento do conjunto de dados inclui selecionar os atributos mais importantes para realizar o aprendizado. A seleção de atributos é de fundamental importância pois, no caso de aprendizado supervisionado,atributos não relevantes ou redundantes podem reduzir a precisão e a compreensibilidade das hipóteses induzidas por esses algoritmos. Vários algoritmos para a seleção de atributos relevantes têm sido propostos na literatura. Entretanto, tem sido observado que somente o critério de relevância não é suficiente para a seleção de atributos importantes. Trabalhos recentes têm mostrado que também deve-se levar em conta o critério de redundância para selecionar os atributos importantes, pois atributos redundantes afetam a qualidade das hipóteses induzidas. Vários modelos têm sido propostos para tratar tanto relevância quanto redundância de atributos, porém, alguns desses modelos apresentam um custo computacional muito alto. Um modelo mais recente sugere realizar o tratamento de relevância e redundância como dois processos separados. A vantagem desse modelo é que, por meio dessa separação, é possível diminuir o custo computacional da busca pelo subconjunto que aproxima o subconjunto ótimo de atributos. Neste trabalho é proposto um algoritmo baseado nesse modelo, i.e. que separa as análises de relevância e de redundância. Nesse algoritmo encontram-se implementadas duas medidas para realizar a análise de relevância, uma medida baseada em ganho de informação e outra baseada em distância. Quanto à redundância, é proposto o uso da Dimensão Fractal do subconjunto de atributos relevantes selecionados na etapa anterior. Resultados experimentais utilizando vários conjuntos de dados e diversos algoritmos que selecionam atributos importantes, mostram que a Dimensão Fractal é um critério apropriado para filtrar atributos redundantes no aprendizado supervisionado.