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Métodos baseados em árvores para meta-aprendizagem
| dc.contributor.advisor | Pereira, Francisco José Batista | |
| dc.contributor.author | Antunes, João Miguel Catalão | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-29T13:56:13Z | |
| dc.date.available | 2022-08-29T13:56:13Z | |
| dc.date.issued | 2022-04-07 | |
| dc.date.submitted | 2022-03-04 | |
| dc.description.abstract | O presente projeto visa criar um método automático para seleção do algoritmo de análise de dados que servirá para resolver problemas de classificação. Sendo que para a realização do presente estudo várias etapas foram realizadas. A primeira etapa centrou-se essencialmente na pesquisa e investigação do tema no sentido de adquirir conhecimento na área. O objetivo passa por implementar uma ideia nova para fazer meta-aprendizagem através do desenvolvimento de um classificador capaz de classificar novos problemas. No entanto e para que seja possível esta implementação será necessário recolher dados no sentido de “alimentar” o classificador. A recolha dos dados passa por analisar diversos datasets e extrair conhecimento/características de cada uma deles com o objetivo de criar uma base de dados que servirá de input ao classificador. A fase de recolha de dados será descrita e detalhada nas secções seguintes deste projeto. Uma vez criado a base de dados de treino do classificador segue-se a próxima etapa que se centra na criação deste. O classificador terá como base o algoritmo árvore de decisão sendo este alvo de parametrizações no sentido de o otimizar. Numa fase posterior ao desenvolvimento de um meta-dataset e de um meta-modelo será possível verificar o comportamento deste uma vez colocado em produção. Existe um problema de classificação novo que será “consumido” pelo meta-modelo e este baseado em dados históricos classificará o problema, ou seja, sugere o melhor algoritmo de análise de dados. Desta forma será possível desenvolver/contribuir com uma base de dados com informação/características de diversos datasets assim como um classificador capaz de sugerir o melhor algoritmo de análise de dados. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203108809 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/41696 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Meta-aprendizagem | pt_PT |
| dc.subject | Árvore de decisão | pt_PT |
| dc.subject | Dataset | pt_PT |
| dc.subject | Análise de dados | pt_PT |
| dc.title | Métodos baseados em árvores para meta-aprendizagem | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |