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Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

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Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

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Título Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão
Autor Halmenschlager, Carine
Orientador Alvares, Luis Otavio Campos
Data 2002
Nível Mestrado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Programa de Pós-Graduação em Computação.
Assunto Arvore : Decisao
Banco : Dados
Descoberta : Conhecimento
Mineracao : Dados
Resumo A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.
Tipo Dissertação
URI http://hdl.handle.net/10183/2755
Arquivos Descrição Formato
000325797.pdf (1.547Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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