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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: UM METACLASSIFICADOR PARA ENCONTRAR AS K-CLASSES MAIS RELEVANTES Autor: DANIEL DA ROSA MARQUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
EDUARDO SANY LABER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 27696
Catalogação: 19/10/2016 Liberação: 04/11/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27696@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27696@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27696
Resumo:
Título: UM METACLASSIFICADOR PARA ENCONTRAR AS K-CLASSES MAIS RELEVANTES Autor: DANIEL DA ROSA MARQUES
Nº do Conteudo: 27696
Catalogação: 19/10/2016 Liberação: 04/11/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27696@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27696@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27696
Resumo:
Considere uma rede com k nodos que pode apresentar falhas ao longo de
sua operação. Além disso, assuma que é inviável verificar todos os nodos
sempre que uma falha ocorre. Motivados por este cenário, propomos
um método que usa aprendizado de máquina supervisionado para gerar
rankings dos nodos mais prováveis por serem responsáveis pela falha. O
método proposto é um metaclassificador que pode utilizar qualquer tipo de
classificador internamente, onde o modelo gerado pelo metaclassificador é
uma composição daqueles gerados pelos classificadores internos. Cada modelo
interno é treinado com um subconjunto dos dados. Estes subconjuntos
são criados sucessivamente a partir dos dados originais eliminando-se algumas
instâncias. As instâncias eliminadas são aquelas cujas classes já foram
colocadas no ranking. Métricas derivadas da Acurácia, Precision e Recall
foram propostas e usadas para avaliar este método. Utilizando uma base de
domínio público, verificamos que os tempos de treinamento e classificação
do metaclassificador são maiores que os de um classificador simples. Entretanto
ele atinge resultados melhores em alguns casos, como ocorre com as
árvores de decisão, que superam a acurácia do benchmark por uma margem
maior que 5 por cento.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |