1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorBarros, Rodrigo Coelho-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4526709Y3por
dc.contributor.advisor1Ruiz, Duncan Dubugras Alcoba-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783178Y6por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:49:20Z-
dc.date.available2010-04-09-
dc.date.issued2009-12-10-
dc.identifier.citationBARROS, Rodrigo Coelho. Evolutionary model tree induction. 2009. 84 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2009.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5084-
dc.description.resumoÁrvores-modelo são um caso particular de árvores de decisão aplicadas na solução de problemas de regressão, onde a variável a ser predita é contínua. Possuem a vantagem de apresentar uma saída interpretável, auxiliando o usuário do sistema a ter mais confiança na predição e proporcionando a base para o usuário ter novos insights sobre os dados, confirmando ou rejeitando hipóteses previamente formadas. Além disso, árvores-modelo apresentam um nível aceitável de desempenho preditivo quando comparadas à maioria das técnicas utilizadas na solução de problemas de regressão. Uma vez que gerar a árvore-modelo ótima é um problema NP-Completo, algoritmos tradicionais de indução de árvores-modelo fazem uso da estratégia gulosa, top-down e de divisão e conquista, que pode não convergir à solução ótima-global. Neste trabalho é proposta a utilização do paradigma de algoritmos evolutivos como uma heurística alternativa para geração de árvores-modelo. Esta nova abordagem é testada por meio de bases de dados de regressão públicas da UCI, e os resultados são comparados àqueles gerados por algoritmos gulosos tradicionais de indução de árvores-modelo. Os resultados mostram que esta nova abordagem apresenta uma boa relação custo-benefício entre desempenho preditivo e geração de modelos de fácil interpretação, proporcionando um diferencial muitas vezes crucial em diversas aplicações de mineração de dados.por
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:49:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 422461.pdf: 1656872 bytes, checksum: 4520cf1ef2435e86327deed3e89baed9 (MD5) Previous issue date: 2009-12-10eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/14984/422461.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectMINERAÇÃO DE DADOS (INFORMÁTICA)por
dc.subjectALGORITMOSpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleEvolutionary model tree inductionpor
dc.typeDissertaçãopor
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