@PHDTHESIS{ 2014:2077227927,
 	title = {Um algoritmo evolutivo para indução de árvores de regressão robusto a valores ausentes},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5266",
 	abstract = "Uma preocupação comum em muitas áreas do conhecimento envolve problemas de baixa qualidade de dados, tais como ruídos e dados ausentes. Na área de aprendizado de máquina, por exemplo, dados ausentes têm gerado sérios problemas no processo de extração de conhecimento, ocultando importantes informações sobre o dataset, enviesando resultados e afetando o desempenho preditivo dos modelos induzidos. Para lidar com esse problema, muito tem se discutido na literatura sobre estratégias de tratamento, seja por pré-processamento ou por meio do desenvolvimento de algoritmos robustos a dados ausentes. Neste trabalho, propõe-se um novo algoritmo evolutivo para indução de árvores de regressão, agregando em seu ciclo evolutivo múltiplas estratégias para lidar com dados ausentes. Com o objetivo de fazer uma análise comparativa, foram avaliados 6 tradicionais algoritmos de regressão, considerando para tanto, 10 datasets artificialmente modificados para manterem diferentes níveis de dados ausentes. Resultados da análise experimental mostram que a solução proposta apresenta uma boa relação custo-benefício entre compreensibilidade dos modelos e desempenho preditivo, especialmente para as bases de dados com mais de 40% de dados ausentes.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informáca}
}