Algoritmo aco rank based aprimorado para uso na seleção de variáveis em modelos de classificação.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Delamora, Roberto Alexandre
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
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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:
Mineração de dados - computação - seleção de atributos
Algoritmos computacionais - colônia de formigas
Algoritmos - meta-heurística
Aprendizado do computador
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16522
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Algoritmo aco rank based aprimorado para uso na seleção de variáveis em modelos de classificação.Mineração de dados - computação - seleção de atributosAlgoritmos computacionais - colônia de formigasAlgoritmos - meta-heurísticaAprendizado do computadorPrograma de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Seleção de atributos é um processo onde se busca o melhor subconjunto de variáveis em um determinado conjunto de dados. Em um mundo em que as decisões são cada vez mais baseadas em dados, torna-se essencial o uso de ferramentas que realizem, de forma mais eficiente, essa seleção de variáveis, visando melhorar o desempenho final dos modelos. Neste trabalho, é utilizado como referência o algoritmo pertencente à meta-heurística de otimização por colônia de formigas (ACO), originalmente criado para tratar o problema do Caixeiro Viajante (TSP), e são introduzidas melhorias para adequá-lo à tarefa de seleção de variáveis. O novo algoritmo proposto utiliza métodos Filter-Wrapper em sua estrutura e uma função de aptidão criada especificamente para refinar a seleção de soluções. Esta abordagem foi avaliada em conjuntos de dados do repositório de aprendizado de máquina UCI e os resultados foram comparados com outro algoritmo recentemente publicado que é considerado referência na seleção de variáveis usando ACO. O algoritmo proposto apresentou ganhos importantes no desempenho, superando o algoritmo de comparação na maioria dos casos estudados.Feature selection is a process where the best subset of variables in a given data set is sought. In a world where decisions are increasingly based on data, it is essential to use tools that more efficiently carry out this selection of variables, in order to improve the final performance of the models. In this work, the Rank-based Ant System algorithm belonging to the ant colony optimization meta-heuristic (ACO) is used as a reference, originally created to deal with the Traveling Salesman Problem (TSP), and improvements are introduced to adapt it. to the variable selection task. The proposed new algorithm uses Filter-Wrapper methods in its structure and a fitness function created specifically to refine the selection of solutions. This approach was evaluated on datasets from the UCI machine learning repository and the results were compared with another recently published algorithm that is considered a benchmark in variable selection using ACO. The proposed algorithm presented important gains in performance, surpassing the comparison algorithm in most of the studied cases.Coelho, Bruno NazárioSabino, Jodelson AguilarCoelho, Bruno NazárioSabino, Jodelson AguilarSouza, Marcone Jamilson FreitasHaddad, Matheus NohraDelamora, Roberto Alexandre2023-05-04T20:32:52Z2023-05-04T20:32:52Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfDELAMORA, Roberto Alexandre. Algoritmo aco rank based aprimorado para uso na seleção de variáveis em modelos de classificação. 2023. 62 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/16522ark:/61566/001300000320thttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/04/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2023-05-04T20:33:01Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/16522Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332023-05-04T20:33:01Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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