As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de características. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser constituído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem o objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim como outras estratégias de busca, geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algoritmo back-propagation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características. / The irrelevant features in databases of some domains spoil the accuracy of the classifiers induced by machine learning algorithms. Databases generated by an electronic tongue are examples where the huge quantity of irrelevant and redundant features spoils the accuracy of classifiers. There are basically two approaches to deal with this problem: feature subset selection and ensemble of classifiers. A good ensemble is composed by accurate and diverse classifiers. An effective way to construct ensembles of classifiers is to make it through feature selection. The ensemble feature selection has an additional objective: to find feature subsets to promote accuracy and diversity in the ensemble of classifiers. Genetic algorithms are promising techniques for ensemble feature selection. However, genetic search, as well as other search strategies, only aims the ensemble construction, allowing the selection of all features (relevant, irrelevant and redundant). This work proposes an approach based on genetic algorithm to construct ensembles of neural networks using a reduced feature subset of totality. Two approaches were used to train neural networks to improve the ensembles accuracy. The first is based on early stopping with back-propagation algorithm and the second is based on multi-objective optimization. The results show the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm to construct ensembles of neural networks, and also, its efficiency in the reduction of total features was evidenced, proving its capacity for constructing an ensemble using a reduced feature subset.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-18052006-143603 |
| Date | 10 August 2005 |
| Creators | Ferreira, Ednaldo José |
| Contributors | Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo somente para a comunidade da Universidade de São Paulo. |
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