Muitos problemas de classificação descritos na literatura de aprendizado de máquina e mineração de dados dizem respeito à classificação em que cada exemplo pertence a um único rótulo. Porém, vários problemas de classificação, principalmente no campo de Bioinformática são associados a mais de um rótulo; esses problemas são conhecidos como problemas de classificação multirrótulo. O princípio básico da classificação multirrótulo é similar ao da classificação tradicional (que possui um único rótulo), sendo diferenciada no número de rótulos a serem preditos, na qual há dois ou mais rótulos. Na área da Bioinformática muitos problemas são compostos por uma grande quantidade de rótulos em que cada exemplo pode estar associado. Porém, algoritmos de classificação tradicionais são incapazes de lidar com um conjunto de exemplos mutirrótulo, uma vez que esses algoritmos foram projetados para predizer um único rótulo. Uma solução mais simples é utilizar o método conhecido como método Binary Relevance. Porém, estudos mostraram que tal abordagem não constitui uma boa solução para o problema da classificação multirrótulo, pois cada classe é tratada individualmente, ignorando as possíveis relações entre elas. Dessa maneira, o objetivo dessa pesquisa foi propor uma nova adaptação do método Binary Relevance que leva em consideração relações entre os rótulos para tentar minimizar sua desvantagem, além de também considerar a capacidade de interpretabilidade do modelo gerado, não só o desempenho. Os resultados experimentais mostraram que esse novo método é capaz de gerar árvores que relacionam os rótulos correlacionados e também possui um desempenho comparável ao de outros métodos, obtendo bons resultados usando a medida-F. / Many classification problems described in the literature on Machine Learning and Data Mining relate to the classification in which each example belongs to a single class. However, many classification problems, especially in the field of Bioinformatics, are associated with more than one class; these problems are known as multi-label classification problems. The basic principle of multi-label classification is similar to the traditional classification (single label), and distinguished by the number of classes to be predicted, in this case, in which there are two or more labels. In Bioinformatics many problems are composed of a large number of labels that can be associated with each example. However, traditional classification algorithms are unable to cope with a set of multi-label examples, since these algorithms are designed to predict a single label. A simpler solution is to use the method known as Binary Relevance. However, studies have shown that this approach is not a good solution to the problem of multi-label classification because each class is treated individually, ignoring possible relations between them. Thus, the objective of this research was to propose a new adaptation of Binary Relevance method that took into account relations between labels trying to minimize its disadvantage, and also consider the ability of interpretability of the model generated, not just its performance. The experimental results show that this new method is capable of generating trees that relate labels and also has a performance comparable to other methods, obtaining good results using F-measure.

Muitos problemas de classificação descritos na literatura de aprendizado de máquina e mineração de dados dizem respeito à classificação em que cada exemplo pertence a um único rótulo. Porém, vários problemas de classificação, principalmente no campo de Bioinformática são associados a mais de um rótulo; esses problemas são conhecidos como problemas de classificação multirrótulo. O princípio básico da classificação multirrótulo é similar ao da classificação tradicional (que possui um único rótulo), sendo diferenciada no número de rótulos a serem preditos, na qual há dois ou mais rótulos. Na área da Bioinformática muitos problemas são compostos por uma grande quantidade de rótulos em que cada exemplo pode estar associado. Porém, algoritmos de classificação tradicionais são incapazes de lidar com um conjunto de exemplos mutirrótulo, uma vez que esses algoritmos foram projetados para predizer um único rótulo. Uma solução mais simples é utilizar o método conhecido como método Binary Relevance. Porém, estudos mostraram que tal abordagem não constitui uma boa solução para o problema da classificação multirrótulo, pois cada classe é tratada individualmente, ignorando as possíveis relações entre elas. Dessa maneira, o objetivo dessa pesquisa foi propor uma nova adaptação do método Binary Relevance que leva em consideração relações entre os rótulos para tentar minimizar sua desvantagem, além de também considerar a capacidade de interpretabilidade do modelo gerado, não só o desempenho. Os resultados experimentais mostraram que esse novo método é capaz de gerar árvores que relacionam os rótulos correlacionados e também possui um desempenho comparável ao de outros métodos, obtendo bons resultados usando a medida-F. / Many classification problems described in the literature on Machine Learning and Data Mining relate to the classification in which each example belongs to a single class. However, many classification problems, especially in the field of Bioinformatics, are associated with more than one class; these problems are known as multi-label classification problems. The basic principle of multi-label classification is similar to the traditional classification (single label), and distinguished by the number of classes to be predicted, in this case, in which there are two or more labels. In Bioinformatics many problems are composed of a large number of labels that can be associated with each example. However, traditional classification algorithms are unable to cope with a set of multi-label examples, since these algorithms are designed to predict a single label. A simpler solution is to use the method known as Binary Relevance. However, studies have shown that this approach is not a good solution to the problem of multi-label classification because each class is treated individually, ignoring possible relations between them. Thus, the objective of this research was to propose a new adaptation of Binary Relevance method that took into account relations between labels trying to minimize its disadvantage, and also consider the ability of interpretability of the model generated, not just its performance. The experimental results show that this new method is capable of generating trees that relate labels and also has a performance comparable to other methods, obtaining good results using F-measure.