Uma variante do método de regressão Forward Stagewise para dados incompletos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Veras, Marcelo Bruno de Almeida
Orientador(a): Alcântara, João Fernando Lima
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de máquina
Regressão linear
Dados faltantes
Forward Stagewise
Link de acesso: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/28914
Resumo: The Forward Stagewise regression is a popular regression method to achieve sparse models, that is, a model where some regression coefficients are null. However, in its formulation only fully observable databases are considered. As in many cases, available data do not always follow such hypothesis, and it is necessary that they pass through some kind of treatment in a pre-processing step or a method produced for the purpose of a particular characteristic must be used. In this work we extend the Forward Stagewise regression to treat cases where missing data is present at the input of the method. Such extension is obtained by including in the method the procedure for treating the records which have missing data so that the uncertainty of those data is considered. Beyond in this work, we performed a set of tests on the real world’s databases in which we obtained positive results.
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In this work we extend the Forward Stagewise regression to treat cases where missing data is present at the input of the method. Such extension is obtained by including in the method the procedure for treating the records which have missing data so that the uncertainty of those data is considered. Beyond in this work, we performed a set of tests on the real world’s databases in which we obtained positive results.O método de regressão Forward Stagewise é um popular algoritmo de regressão para conseguir modelos esparsos, ou seja, um modelo onde alguns coeficientes de regressão são nulos. Porém, em sua formulação somente são considerados os bancos de dados totalmente observáveis. Como em muitos casos os dados disponíveis nem sempre seguem tal hipótese, é necessário que eles passem por algum tipo de tratamento em uma etapa de pré-processamento ou deve-se utilizar um método produzido com o intuito de considerar tal característica. Neste trabalho realizamos uma extensão da regressão Forward Stagewise para tratar os casos em que os dados faltantes se fazem presentes na entrada do método. Tal extensão é obtida incutindo no método o procedimento para tratar os registros que possuem dados faltantes de forma que seja considerada a incerteza daqueles dados. Além disso, neste trabalho, realizamos um conjunto de testes sobre bancos de dados do mundo real, no qual obtivemos resultados positivos.Aprendizado de máquinaRegressão linearDados faltantesForward StagewiseUma variante do método de regressão Forward Stagewise para dados incompletosForward Stagewise regression for incomplete datasetsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/28914/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINAL2017_dis_mbaveras.pdf2017_dis_mbaveras.pdfapplication/pdf904905http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/28914/3/2017_dis_mbaveras.pdf810fe89911fd6c5ef14a5be4948b1fa5MD53riufc/289142020-06-23 11:16:08.176oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2020-06-23T14:16:08Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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