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Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina (2008)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: MATSUBARA, EDSON TAKASHI - ICMC
  • Unidades: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; SISTEMAS HÍBRIDOS; MINERAÇÃO DE DADOS
  • Language: Português
  • Abstract: Aprendizado supervisionado tem sido principalmente utilizado para classificação. Neste trabalho são mostrados os benefícios do uso de rankings ao invés de classificação de exemplos isolados. Um rankeador é um algoritmo que ordena um conjunto de exemplos de tal modo que eles são apresentados do exemplo de maior para o exemplo de menor expectativa de ser positivo. Um ranking é o resultado dessa ordenação. Normalmente, um ranking é obtido pela ordenação do valor de confiança de classificação dado por um classificador. Este trabalho tem como objetivo procurar por novas abordagens para promover o uso de rankings. Desse modo, inicialmente são apresentados as diferenças e semelhanças entre ranking e classificação, bem como um novo algoritmo de ranking que os obtém diretamente sem a necessidade de obter os valores de confiança de classificação, esse algoritmo é denominado de LEXRANK. Uma área de pesquisa bastante importante em rankings é a análise ROC. O estudo de árvores de decisão e análise ROC é bastante sugestivo para o desenvolvimento de uma visualização da construção da árvore em gráficos ROC. Para mostrar passo a passo essa visualização foi desenvolvido uma sistema denominado PROGROC. Ainda do estudo de análise ROC, foi observado que a inclinação (coeficiente angular) dos segmentos que compõem o fecho convexo de curvas ROC é equivalente a razão de verossimilhança que pode ser convertida para probabilidades. Essa conversão é denominada de calibração por fecho convexode curvas ROC que coincidentemente é equivalente ao algoritmo PAV que implementa regressão isotônica. Esse método de calibração otimiza Brier Score. Ao explorar essa medida foi encontrada uma relação bastante interessante entre Brier Score e curvas ROC. Finalmente, também foram explorados os rankings construídos durante o método de seleção de exemplos do algoritmo de aprendizado semi-supervisionado multi-descrição CO-TRAINING
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 21.10.2008
  • Online source access
    How to cite
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    • ABNT

      MATSUBARA, Edson Takashi; MONARD, Maria Carolina. Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina. 2008.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2008. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04032009-114050/ >.
    • APA

      Matsubara, E. T., & Monard, M. C. (2008). Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04032009-114050/
    • NLM

      Matsubara ET, Monard MC. Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04032009-114050/
    • Vancouver

      Matsubara ET, Monard MC. Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina [Internet]. 2008 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04032009-114050/

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