ID:
6092
Sala virtual:
https://us02web.zoom.us/j/86341630342?pwd=T1B5dUJCWFIvNmF1cnFadDkvWGxIZz09
Vídeo:
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/0876dc8a-f7c2-4a55-8e16-abd66ec7adc0
Resumo:
Com o aumento da disponibilidade de dados, surgem também mais possibilidades de emprego do aprendizado de máquina. No entanto, muitos dados gerados não são desejáveis para o contexto do problema, e a seleção de atributos procura justamente eliminar os dados que prejudicam a performance de classificadores. Recentemente foi proposto em um trabalho um algoritmo filter de seleção de atributos, onde a seleção ocorre por rodadas e é introduzida uma etapa de votação, responsável por gerar subconjuntos de características. O presente trabalho buscou investigar o desempenho do algoritmo quando convertido para wrapper, visto que o método costuma atingir soluções que levam à melhores acurácias, sendo utilizado o Algoritmo Genético para explorar as combinações possíveis de atributos.
Autor(es):
Jaqueline
Sayuri
Machida
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
jaquelinemachida@alunos.utfpr.edu.br
Danilo
Sipoli
Sanches
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, Paraná, Brasil
danilosanches@utfpr.edu.br
Modalidade:
Computação
Data:
23/11/2020
Hora:
15:30