Evolutionary model tree induction

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Árvores-modelo são um caso particular de árvores de decisão aplicadas na solução de problemas de regressão, onde a variável a ser predita é contínua. Possuem a vantagem de apresentar uma saída interpretável, auxiliando o usuário do sistema a ter mais confiança na predição e proporcionando a base para o usuário ter novos insights sobre os dados, confirmando ou rejeitando hipóteses previamente formadas. Além disso, árvores-modelo apresentam um nível aceitável de desempenho preditivo quando comparadas à maioria das técnicas utilizadas na solução de problemas de regressão. Uma vez que gerar a árvore-modelo ótima é um problema NP-Completo, algoritmos tradicionais de indução de árvores-modelo fazem uso da estratégia gulosa, top-down e de divisão e conquista, que pode não convergir à solução ótima-global. Neste trabalho é proposta a utilização do paradigma de algoritmos evolutivos como uma heurística alternativa para geração de árvores-modelo. Esta nova abordagem é testada por meio de bases de dados de regressão públicas da UCI, e os resultados são comparados àqueles gerados por algoritmos gulosos tradicionais de indução de árvores-modelo. Os resultados mostram que esta nova abordagem apresenta uma boa relação custo-benefício entre desempenho preditivo e geração de modelos de fácil interpretação, proporcionando um diferencial muitas vezes crucial em diversas aplicações de mineração de dados.

ASSUNTO(S)

ciencia da computacao mineraÇÃo de dados (informÁtica) informÁtica algoritmos

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