"New approaches in machine learning for rule generation, class imbalance and rankings" / "Novas abordagens em aprendizado de máquina para a geração de regras, classes desbalanceadas e ordenação de casos"

AUTOR(ES)

Ronaldo Cristiano Prati

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Algoritmos de aprendizado de máquina são frequentemente os mais indicados em uma grande variedade de aplicações de mineração dados. Entretanto, a maioria das pesquisas em aprendizado de máquina refere-se ao problema bem definido de encontrar um modelo (geralmente de classificação) de um conjunto de dados pequeno, relativamente bem preparado para o aprendizado, no formato atributo-valor, no qual os atributos foram previamente selecionados para facilitar o aprendizado. Além disso, o objetivo a ser alcançado é simples e bem definido (modelos de classificação precisos, no caso de problemas de classificação). Mineração de dados propicia novas direções para pesquisas em aprendizado de máquina e impõe novas necessidades para outras. Com a mineração de dados, algoritmos de aprendizado estão quebrando as restrições descritas anteriormente. Dessa maneira, a grande contribuição da área de aprendizado de máquina para a mineração de dados é retribuída pelo efeito inovador que a mineração de dados provoca em aprendizado de máquina. Nesta tese, exploramos alguns desses problemas que surgiram (ou reaparecem) com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para mineração de dados. Mais especificamente, nos concentramos seguintes problemas: Novas abordagens para a geração de regras. Dentro dessa categoria, propomos dois novos métodos para o aprendizado de regras. No primeiro, propomos um novo método para gerar regras de exceção a partir de regras gerais. No segundo, propomos um algoritmo para a seleção de regras denominado Roccer. Esse algoritmo é baseado na análise ROC. Regras provêm de um grande conjunto externo de regras e o algoritmo proposto seleciona regras baseado na região convexa do gráfico ROC. Proporção de exemplos entre as classes. Investigamos vários aspectos relacionados a esse tópico. Primeiramente, realizamos uma série de experimentos em conjuntos de dados artificiais com o objetivo de testar nossa hipótese de que o grau de sobreposição entre as classes é um fator complicante em conjuntos de dados muito desbalanceados. Também executamos uma extensa análise experimental com vários métodos (alguns deles propostos neste trabalho) para balancear artificialmente conjuntos de dados desbalanceados. Finalmente, investigamos o relacionamento entre classes desbalanceadas e pequenos disjuntos, e a influência da proporção de classes no processo de rotulação de exemplos no algoritmo de aprendizado de máquina semi-supervisionado Co-training. Novo método para a combinação de rankings. Propomos um novo método, chamado BordaRank, para construir ensembles de rankings baseado no método de votação borda count. BordaRank pode ser aplicado em qualquer problema de ordenação binária no qual vários rankings estejam disponíveis. Resultados experimentais mostram uma melhora no desempenho com relação aos rankings individuais, alem de um desempenho comparável com algoritmos mais sofisticados que utilizam a predição numérica, e não rankings, para a criação de ensembles para o problema de ordenação binária.

ASSUNTO(S)

ensemble of rankings geração de regras rule learning classes desbalanceadas class imbalance combinação de rankings machine learning aprendizado de máquina

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