Avaliação da interpretabilidade em regressão simbólica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Aldeia, Guilherme Seidyo Imai
Orientador(a): França, Fabricio Olivetti de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123685&midiaext=80576
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAvaliação da interpretabilidade em regressão simbólica2021-12-02França, Fabricio Olivetti deAldeia, Guilherme Seidyo ImaiUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporREGRESSÃO SIMBÓLICAMÉTODOS DE EXPLICAÇÃOINTERPRETABILIDADEMÉTODOS DE ATRIBUIÇÃO DE IMPORTÂNCIASYMBOLIC REGRESSIONEXPLANATION METHODSINTERPRETABILITYFEATURE IMPORTANCE ATTRIBUTION METHODSPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorA comunidade científica tem dado cada vez mais atenção para a interpretabilidade em modelos de aprendizado de máquina para sua aplicação em sistemas de suporte à tomada de decisões. Enquanto muitos dos métodos populares são considerados caixas-pretas por não possibilitarem uma inspeção do seu funcionamento, a regressão simbólica aparece como candidata na direção de obtenção de modelos mais transparentes, por conta do potencial de encontrar modelos mais simples e interpretáveis. Mesmo assim, seus resultados ainda podem não ser interpretáveis dependendo domínio do problema e da solução encontrada, onde nesses casos faz-se necessário o uso de métodos adicionais para providenciar ao utilizador explicações do funcionamento do modelo. Esta dissertação teve como objetivos avaliar experimentalmente métodos de explicação por atribuição de importância do estado-da-arte para explicar resultados de dois métodos atuais de regressão simbólica, por meio de medidas de qualidade e robustez de explicações de modelos utilizando 100 bases de dados da física. O desempenho da regressão simbólica foi contrastado com outros métodos caixas-brancas e caixas-pretas atuais. Os resultados mostraram que a regressão simbólica superou todos os outros métodos em todas as medidas, providenciando explicações de melhor qualidade. Ainda, como subprodutos, duas bibliotecas foram desenvolvidas e abertas para a comunidade: ITEA, uma implementação de um método de regressão simbólica que conta com uma automatização do processo de interpretação dos modelos gerados, e iirsBenchmark, uma implementação dos experimentos realizados que permite reprodutibilidade dos resultados obtidos.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123685&midiaext=80576http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=123685&midiaext=80576/index.php?codigo_sophia=123685&midiaext=80577application/pdfapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:01:09Zoai:BDTD:123685Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2023-01-12T13:45:48Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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