Qualificação de doutorado do discente Helen Lima, dia 25/06/18, na Sala de Seminários do DECOM.

Qualificação de doutorado do discente Helen Lima, dia 25/06/18, as 10:00, na Sala de Seminários do DECOM - ICEB III.

Título: Abordagens com VNS para seleção de atributos em classificação hierárquica monorrótulo
Resumo:
A seleção de atributos, geralmente adotada como um passo de pré-processamento na mineração de dados, é usada para selecionar um subconjunto de atributos preditivos com o intuito de melhorar o desempenho preditivo de um modelo. Apesar dos benefícios da seleção de atributos para a tarefa de classificação, acreditamos que há poucos estudos na literatura que abordam a seleção de atributos em conjunto com classificadores hierárquicos globais. Sendo assim, neste trabalho, propomos métodos de seleção de atributos baseados na metaheurística Variable Neighborhood Search (VNS) para o contexto de classificação hierárquica. Experimentos computacionais foram realizados em cinco bases de dados da área da bioinformática para avaliar o impacto dos algoritmos propostos no desempenho da classificação usando um classificador hierárquico global. Também realizamos experimentos utilizando um classificador hierárquico local amplamente utilizado na literatura. Como resultado, obtivemos uma melhoria ou manutenção do desempenho do classificador para todas as bases de dados pré-processadas pelos algoritmos propostos e uma redução significativa no número de atributos, o que indica a adequação dos métodos propostos para o cenário de classificação hierárquica.