Classificação com algoritmo AdaBoost.M1 : o mito do limiar de erro de treinamento - Leães Neto, Antônio do Nascimento (2017)
O crescimento acelerado dos repositórios de dados, nas diversas áreas de atuação, abre espaço para pesquisas na área da mineração de dados, em específico, com os métodos de classificação e de combinação de classificadores. O Boosting é um desses métodos, e combina os resultados de diversos classificadores com intuito de obter melhores resultados. O propósito central desta dissertação é responder a questão de pesquisa com a experimentação de alternativas para aumentar a eficácia e o desempenho do algoritmo AdaBoost.M1 que é a implementação frequentemente empregada pelo Boosting. Foi feito um estudo empírico levando em consideração aspectos estocásticos tentando lançar alguma luz sobre um parâmetro interno obscuro em que criadores do algoritmo e outros pesquisadores assumiram que o limiar de erro de treinamento deve ser correlacionado com o número de classes no conjunto de dados de destino e, logicamente, a maioria dos conjuntos de dados deve usar um valor de 0.5. Neste trabalho, apresentamos evidências empíricas de que isso não é um fato, mas provavelmente um mito originado pela aplicação da primeira definição do algoritmo. Para alcançar esse objetivo, foram propostas adaptações para o algoritmo, focando em encontrar uma sugestão melhor para definir esse limiar em um caso geral.