Pós-processamento de regras de regressão (2004)
- Authors:
- Autor USP: PUGLIESI, JAQUELINE BRIGLADORI - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
- Language: Português
- Abstract: O processo de Mineração de Dados inicia-se com o entendimento do domínio da aplicação, considerando aspectos como os objetivos da aplicação e as fontes de dados. Em seguida, é realizado o pré-processamento dos dados e a extração de padrões. Após a etapa de extração de padrões, vem a de pós-processamento, na qual o conhecimento é avaliado quanto a sua qualidade e/ou utilidade a fim de ser utilizado para apoio a algum processo de tomada de decisão. Recentemente, as pesquisas têm se voltado para problemas de regressão, porém a regressão em Mineração de Dados preditiva é uma questão pouco explorada dentro do processo de extração de conhecimento de bases de dados, sendo de grande relevância o estudo de métodos para a exploração de tarefas desse tipo. Alguns trabalhos vêm sendo realizados no Laboratório de Inteligência Computacional (LABIC) em temas relacionados ao processo de Extração de Conhecimento de Bases de Dados e Textos e na construção de um ambiente computacional para extração de conhecimento de dados denominado DISCOVER. Para apoiar a construção de um modelo de regressão simbólico e o pós-processamento de problemas de regressão foi proposto e desenvolvido o Ambiente REPPE. Esse ambiente viabiliza a avaliação de regras de regressão, inclusive disponibilizando estratégias para o cálculo da matriz de contingência e conseqüente utilização de todas as medidas derivadas dessa matriz para avaliação de regras de regressão; a combinação de regressores homogêneos eheterogêneos para melhorar a precisão dos regressores e integração e poda de regras de regressão obtidas de diferentes amostras ou algoritmos. Essas funcionalidades do Ambiente REPPE incrementam a potencialidade do Ambiente DISCOVER quanto ao tratamento de regressão
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2004
- Data da defesa: 07.05.2004
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ABNT
PUGLIESI, Jaqueline Brigladori. Pós-processamento de regras de regressão. 2004. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2004. . Acesso em: 01 out. 2024. -
APA
Pugliesi, J. B. (2004). Pós-processamento de regras de regressão (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. -
NLM
Pugliesi JB. Pós-processamento de regras de regressão. 2004 ;[citado 2024 out. 01 ] -
Vancouver
Pugliesi JB. Pós-processamento de regras de regressão. 2004 ;[citado 2024 out. 01 ]
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