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Estatística
Título: MINIMIZAÇÃO SIMULTÂNEA DO PIOR CUSTO E DO CUSTO MÉDIO EM ÁRVORES DE DECISÃO
Autor: ALINE MEDEIROS SAETTLER
Colaborador(es): EDUARDO SANY LABER - Orientador
Catalogação: 25/JAN/2017 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=28810&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=28810&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28810
Resumo:
O problema de minimizar o custo de avaliar uma função discreta lendo sequencialmente as suas variáveis é um problema que surge em diversas aplicações, entre elas sistemas de diagnóstico automático e aprendizado ativo. Neste problema, cada variável da função está associada a um custo, que se deve pagar para checar o seu valor. Além disso, pode existir uma distribuição de probabilidades associadas aos pontos onde a função está definida. A maioria dos trabalhos nesta área se concentra ou na minimização do custo máximo ou na minimização do custo esperado gasto para avaliar a função. Nesta dissertação, mostramos como obter uma Ômicron logaritmo de N aproximação em relação à minimização do pior custo (a melhor aproximação possível assumindo que P é diferente de NP). Nós também mostramos um procedimento polinomial para avaliar uma função otimizando simultaneamente o pior custo e o custo esperado.
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