Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica - Barella, Victor Hugo (2015)
Os recentes avanços da ciência e tecnologia viabilizaram o crescimento de dados em quantidade e disponibilidade. Junto com essa explosão de informações geradas, surge a necessidade de analisar dados para descobrir conhecimento novo e útil. Desse modo, áreas que visam extrair conhecimento e informações úteis de grandes conjuntos de dados se tornaram grandes oportunidades para o avanço de pesquisas, tal como o Aprendizado de Máquina (AM) e a Mineração de Dados (MD). Porém, existem algumas limitações que podem prejudicar a acurácia de alguns algoritmos tradicionais dessas áreas, por exemplo o desbalanceamento das amostras das classes de um conjunto de dados. Para mitigar tal problema, algumas alternativas têm sido alvos de pesquisas nos últimos anos, tal como o desenvolvimento de técnicas para o balanceamento artificial de dados, a modificação dos algoritmos e propostas de abordagens para dados desbalanceados. Uma área pouco explorada sob a visão do desbalanceamento de dados são os problemas de classificação hierárquica, em que as classes são organizadas em hierarquias, normalmente na forma de árvore ou DAG (Direct Acyclic Graph). O objetivo deste trabalho foi investigar as limitações e maneiras de minimizar os efeitos de dados desbalanceados em problemas de classificação hierárquica. Os experimentos realizados mostram que é necessário levar em consideração as características das classes hierárquicas para a aplicação (ou não) de técnicas para tratar problemas dados desbalanceados em classificação hierárquica.