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Defesa de Dissertação de Mestrado Profissional Nº 147: "Uma arquitetura para combinação de classificadores otimizada por métodos de poda com aplicação em credit scoring"

O aluno Luiz Vieira e Silva Filho irá defender seu trabalho dia 17 de fevereiro, às 10h, na sala D222 Início: 17/02/2014 às 10:00 Término: 17/02/2014 às 12:00 Local: Sala D222

Pós-Graduação em Ciência da Computação    CIn / UFPE
 
Defesa de Dissertação de Mestrado Profissional Nº 147 
 
 
Aluno: Luiz Vieira e Silva Filho
 
Orientador: Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti
 
Título: Uma arquitetura para combinação de classificadores otimizada por métodos de poda com aplicação em credit scoring
 
Data:  17/02/2014
Hora/Local: 10:00h  /  Sala D222
 
Banca Examinadora:
 
Prof. Teresa Bernarda Ludermir (CIn / UFPE)
Prof. Tiago Alessandro Espínola Ferreira (UFRPE)
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti (CIn / UFPE) 
 
Resumo:
 
Sistemas de Múltiplos Classificadores (Multiple Classifiers Systems - MCS) se baseiam na ideia de que combinar a opinião de vários especialistas tende a produzir uma decisão de melhor qualidade do que aquela produzida por um único especialista. Diversas técnicas foram desenvolvidas, apresentando pontos fortes e fracos, a depender do contexto em que são usadas. Este trabalho propõe uma arquitetura que se beneficia da complementaridade entre essas técnicas, potencializando seus pontos fortes e mitigando os fracos. A arquitetura proposta divide-se em 3 fases - Treinamento, Poda e Teste. Na fase de treinamento é construído um pool de classificadores, na expectativa de que sejam precisos e diversos. A poda tem por função criar um ensemble mais eficiente a partir do pool original. A fase de teste responde pela classificação final dos padrões de entrada pelo ensemble podado. O modelo proposto foi avaliado em uma aplicação de credit-scoring. Para essa aplicação, adotou-se uma estratégia de treinamento em 2 níveis, que combina métodos tradicionais de amostragem de dados para construção de ensembles que, isoladamente, apresentaram bom desempenho na área de credit scoring. O classificador-base utilizado foi a árvore-de-decisão. O processamento da poda usou o algoritmo de ordenação e seleção de classificadores Orientation-Ordering - OO. A combinação das saídas dos classificadores do ensemble foi realizada pelo majority vote. Os experimentos realizados mostraram que a arquitetura proposta alcançou taxas de acerto que se igualaram ou superaram as atingidas pelos métodos quando usados isoladamente. Esses resultados ainda foram obtidos com ensembles cujos tamanhos eram da ordem de 20% dos pools originais gerados na fase de treinamento. A conclusão é que a arquitetura proposta pode ser aplicada na solução de outros problemas, podendo ser necessária a escolha de métodos e modelos cuja eficiência já tenha sido comprovada na aplicação em questão.
 
 
Palavras-chave: MCS, Combinação de classificadores, ensembles, comitês, poda de ensembles, árvores-de-decisão, credit scoring, ordenação de classificadores. 
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