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Previous issue date: 2012-08-31 / In the Data Mining area experiments have been carried out using Ensemble Classifiers. We experimented Random Forests to evaluate the performance when randomness is applied. The results of this experiment showed us that the impact of randomness is much more relevant in Random Forests when compared with other algorithms, e.g., Bagging and Boosting. The main purpose of this work is to decrease the effect of randomness in Random Forests. To achieve the main purpose we implemented an extension of this method named Stochastic Random Forests and specified the strategy to increase the performance and stability combining the results. At the end of this work the improvements achieved are presented / Na ?rea de Minera??o de Dados, experimentos vem sendo realizados utilizando Conjuntos de Classificadores. Estes experimentos s?o baseados em compara??es emp?ricas que sofrem com a falta de cuidados no que diz respeito ? quest?es de aleatoriedade destes m?todos. Experimentamos o Random Forests para avaliar a efici?ncia do algoritmo quando submetido a estas quest?es. Estudos sobre os resultados mostram que a sensibilidade do Random Forests ? significativamente maior quando comparado com a de outros m?todos encontrados na literatura, como Bagging e Boosting. O proposito desta disserta??o ? diminuir a sensibilidade do Random Forests quando submetido a aleatoriedade. Para alcan?ar este objetivo, implementamos uma extens?o do m?todo, que chamamos de Random Forests Estoc?stico. Logo especificamos como podem ser alcan?adas melhorias no problema encontrado no algoritmo combinando seus resultados. Por ?ltimo, um estudo ? apresentado mostrando as melhorias atingidas no problema de sensibilidade
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/5226 |
| Date | 31 August 2012 |
| Creators | G?mez, Silvio Normey |
| Contributors | Fernandes, Paulo Henrique Lemelle |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, BR, Faculdade de Inform?ca |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 500, 600, 1946639708616176246 |
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