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TILS : um método de engenharia de features baseado em algoritmos de pesquisa local

dc.contributor.advisorPereira, Francisco José Batista
dc.contributor.authorSousa, João Filipe Pereira de
dc.date.accessioned2023-03-15T16:08:07Z
dc.date.available2023-03-15T16:08:07Z
dc.date.issued2022-12-21
dc.date.submitted2022-11-30
dc.description.abstractEngenharia de features é o termo utilizado para definir um conjunto de técnicas utilizado na criação e manipulação de features, tendo como objetivo melhorar o resultado dos algoritmos de machine learning. É um dos passos mais importantes na construção de um modelo. Contudo a engenharia de features não se trata de apenas selecionar as melhores features para um modelo, é um processo que abrange a transformação das features de forma a extrair o maior potencial possível bem como a criação de novas features. Neste trabalho é realizado um estudo sobre métodos de engenharia de features e é desenvolvido um novo método de engenharia de features (TILS) baseado em algoritmos de pesquisa local como o trepa colinas e o ILS – Iterated Local Search. O método desenvolvido é comparado com alguns métodos de engenharia de features existentes e testado com um dataset biológico real. O método desenvolvido tem como objetivo a seleção e criação de novas features para qualquer problema de forma a retirar o melhor proveito possível do dataset. A aplicação do TILS em comparação com os métodos de engenharia de features acabou por ser benéfica e resultou num resultado superior face aos métodos de comparação selecionados.pt_PT
dc.identifier.tid203180836pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.26/44146
dc.language.isoporpt_PT
dc.subjectEngenharia de featurespt_PT
dc.subjectExtração de featurespt_PT
dc.subjectPesquisa Localpt_PT
dc.subjectSeleção de featurespt_PT
dc.subjectILSpt_PT
dc.subjectTrepa Colinaspt_PT
dc.titleTILS : um método de engenharia de features baseado em algoritmos de pesquisa localpt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT

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