Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T19:29:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Luíz Vieira e Silva Filho.pdf: 2176053 bytes, checksum: 4882a96e67804421bca22e07debc49da (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T19:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Luíz Vieira e Silva Filho.pdf: 2176053 bytes, checksum: 4882a96e67804421bca22e07debc49da (MD5) Previous issue date: 2014-02-17 / Sistemas de Múltiplos Classificadores (Multiple Classifiers Systems - MCS) se baseiam na ideia de que combinar a opinião de vários especialistas pode produzir melhores resultados do que quando se usa apenas um especialista. Diversas técnicas de MCS foram desenvolvidas, apresentando pontos fortes e fracos, a depender do contexto em que são aplicadas. Este trabalho propõe uma arquitetura para MCS que visa potencializar a complementaridade entre essas técnicas, possuindo dois objetivos principais: i) a combinação de métodos de amostragem tradicionais, visando a geração de classificadores de melhor desempenho que componham um pool de classificadores; ii) a aplicação de um algoritmo de poda para remover do pool aqueles classificadores incompetentes para lidar com o problema em questão, considerando os critérios de seleção adotados. A arquitetura proposta foi avaliada em uma aplicação de credit-scoring. Os métodos de amostragem usados foram o Bagging e o Random Subspace com classificadores-base sendo árvores-de-decisão, construídas com base no algoritmo CART. Para o processamento da poda foi usado o algoritmo Orientation Ordering, e para combinação das saídas dos classificadores do ensemble adotou-se o método Majority Vote. Os experimentos realizados mostraram que a arquitetura proposta alcançou taxas de acerto similares ou superiores às atingidas pelos métodos apresentados na literatura. Esses resultados ainda foram obtidos com ensembles cujos tamanhos eram da ordemde 20% dos pools originais gerados na fase de treinamento.