Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-07T17:28:53Z No. of bitstreams: 1 karenbragaenes.pdf: 607859 bytes, checksum: f7907cc35c012dd829a223c7d46a7e6b (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-24T13:13:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 karenbragaenes.pdf: 607859 bytes, checksum: f7907cc35c012dd829a223c7d46a7e6b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-24T13:13:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 karenbragaenes.pdf: 607859 bytes, checksum: f7907cc35c012dd829a223c7d46a7e6b (MD5) Previous issue date: 2016-01-08 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Recentemente, abordagens baseadas em ensemble de classificadores têm sido bastante exploradas por serem uma alternativa eficaz para a construção de classificadores mais acurados. A melhoria da capacidade de generalização de um ensemble está diretamente relacionada à acurácia individual e à diversidade de seus componentes. Este trabalho apresenta duas contribuições principais: um método ensemble gerado pela combinação de Perceptrons balanceados e um método para geração de uma hipótese equivalente ao voto majoritário de um ensemble. Para o método ensemble, os componentes são selecionados por medidas de diversidade, que inclui a introdução de uma medida de dissimilaridade, e avaliados segundo a média e o voto majoritário das soluções. No caso de voto majoritário, o teste de novas amostras deve ser realizado perante todas as hipóteses geradas. O método para geração da hipótese equivalente é utilizado para reduzir o custo desse teste. Essa hipótese é obtida a partir de uma estratégia iterativa de redução do espaço de versões. Um estudo experimental foi conduzido para avaliação dos métodos propostos. Os resultados mostram que os métodos propostos são capazes de superar, na maior parte dos casos, outros algoritmos testados como o SVM e o AdaBoost. Ao avaliar o método de redução do espaço de versões, os resultados obtidos mostram a equivalência da hipótese gerada com a votação de um ensemble de Perceptrons balanceados. / Recently, ensemble learning theory has received much attention in the machine learning community, since it has been demonstrated as a great alternative to generate more accurate predictors with higher generalization abilities. The improvement of generalization performance of an ensemble is directly related to the diversity and accuracy of the individual classifiers. In this work, we present two main contribuitions: we propose an ensemble method by combining Balanced Perceptrons and we also propose a method for generating a hypothesis equivalent to the majority voting of an ensemble. Considering the ensemble method, we select the components by using some diversity strategies, which include a dissimilarity measure. We also apply two strategies in view of combining the individual classifiers decisions: majority unweighted vote and the average of all components. Considering the majority vote strategy, the set of unseen samples must be evaluate towards the generated hypotheses. The method for generating a hypothesis equivalent to the majority voting of an ensemble is applied in order to reduce the costs of the test phase. The hypothesis is obtained by successive reductions of the version space. We conduct a experimental study to evaluate the proposed methods. Reported results show that our methods outperforms, on most cases, other classifiers such as SVM and AdaBoost. From the results of the reduction of the version space, we observe that the genareted hypothesis is, in fact, equivalent to the majority voting of an ensemble.