Indução de árvore de decisão utilizando meta-aprendizado (2022)
- Authors:
- Autor USP: FERREIRA, CAÍQUE AUGUSTO - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- Sigla do Departamento: 595
- DOI: 10.11606/D.59.2022.tde-05122022-145141
- Subjects: ÁRVORES FLORESTAIS; PLANTIO; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZAGEM
- Keywords: Árvore de decisão; Combinação de modelos; Decision tree; Meta-aprendizado; Meta-learning; Model combination
- Language: Português
- Abstract: Os modelos de aprendizado simbólico destacam-se dentro da área do Aprendizado de Máquina devido às suas representações serem interpretáveis pelo homem. Uma característica deste modelo é ser excessivamente responsivo ao conjunto de exemplos utilizados, o que pode resultar em uma piora significativa no desempenho caso haja pequenas variações no conjunto de treinamento. A estratégia de combinação de modelos (ensembles) apresenta-se como uma alternativa para melhorar a precisão e a estabilidade dos modelos. A estratégia consiste em gerar diferentes modelos por meio do mesmo conjunto de treinamento e combiná-los em um único modelo final, geralmente, por meio de um processo de votação. Uma característica indesejável da estratégia ensemble é a complexidade do modelo final, já que este é formado por um conjunto de modelos. Nesta pesquisa é proposta uma abordagem para induzir uma meta-árvore de decisão com base na combinação das árvores de decisão de uma floresta (Random Forest). Experimentos foram realizados em 150 datasets de diferentes domínios. A abordagem proposta aplicada em 43 datasets categóricos dos 150 analisados, obteve um desempenho tão bom quanto uma floresta com 128 árvores sem diferenças estatisticamente significativas. Trata-se de um resultado interessante, levando em consideração a interpretabilidade fornecida por uma única árvore de decisão como modelo resultante
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2022
- Data da defesa: 20.09.2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
FERREIRA, Caíque Augusto. Indução de árvore de decisão utilizando meta-aprendizado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-145141/. Acesso em: 31 out. 2024. -
APA
Ferreira, C. A. (2022). Indução de árvore de decisão utilizando meta-aprendizado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-145141/ -
NLM
Ferreira CA. Indução de árvore de decisão utilizando meta-aprendizado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-145141/ -
Vancouver
Ferreira CA. Indução de árvore de decisão utilizando meta-aprendizado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-05122022-145141/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.59.2022.tde-05122022-145141 (Fonte: oaDOI API)
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