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Título: UM METACLASSIFICADOR PARA ENCONTRAR AS K-CLASSES MAIS RELEVANTES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DANIEL DA ROSA MARQUES

Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - Orientador
Número do Conteúdo: 27696
Catalogação:  19/10/2016 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.

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