@PHDTHESIS{ 2014:1615594789,
 	title = {Um algoritmo evolutivo para indu??o de ?rvores de regress?o robusto a valores ausentes},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5266",
 	abstract = "Uma preocupa??o comum em muitas ?reas do conhecimento envolve problemas de baixa qualidade de dados, tais como ru?dos e dados ausentes. Na ?rea de aprendizado de m?quina, por exemplo, dados ausentes t?m gerado s?rios problemas no processo de extra??o de conhecimento, ocultando importantes informa??es 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 estrat?gias de tratamento, seja por pr?-processamento ou por meio do desenvolvimento de algoritmos robustos a dados ausentes. Neste trabalho, prop?e-se um novo algoritmo evolutivo para indu??o de ?rvores de regress?o, agregando em seu ciclo evolutivo m?ltiplas estrat?gias para lidar com dados ausentes. Com o objetivo de fazer uma an?lise comparativa, foram avaliados 6 tradicionais algoritmos de regress?o, considerando para tanto, 10 datasets artificialmente modificados para manterem diferentes n?veis de dados ausentes. Resultados da an?lise experimental mostram que a solu??o proposta apresenta uma boa rela??o custo-benef?cio entre compreensibilidade dos modelos e desempenho preditivo, especialmente para as bases de dados com mais de 40% de dados ausentes.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Faculdade de Inform?ca}
}