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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2001.tde-13022002-153921
Documento
Autor
Nome completo
Adriano Donizete Pila
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2001
Orientador
Banca examinadora
Monard, Maria Carolina (Presidente)
Freitas, Ricardo Luis de
Rezende, Solange Oliveira
Título em português
Seleção de atributos relevantes para aprendizado de máquina utilizando a abordagem de Rough Sets.
Palavras-chave em português
aprendizado de máquina
rough sets
seleção automática de atributos
Resumo em português
No Aprendizado de Máquina Supervisionado---AM---o algoritmo de indução trabalha com um conjunto de exemplos de treinamento, no qual cada exemplo é constituído de um vetor com os valores dos atributos e as classes, e tem como tarefa induzir um classificador capaz de predizer a qual classe pertence um novo exemplo. Em geral, os algoritmos de indução baseiam-se nos exemplos de treinamento para a construção do classificador, sendo que uma representação inadequada desses exemplos, bem como inconsistências nos mesmos podem tornar a tarefa de aprendizado difícil. Um dos problemas centrais de AM é a Seleção de um Subconjunto de Atributos---SSA---cujo objetivo é diminuir o número de atributos utilizados na representação dos exemplos. São três as principais razões para a realização de SSA. A primeira razão é que a maioria dos algoritmos de AM, computacionalmente viáveis, não trabalham bem na presença de vários atributos. A segunda razão é que, com um número menor de atributos, o conceito induzido através do classificador pode ser melhor compreendido. E, a terceira razão é o alto custo para coletar e processar grande quantidade de informações. Basicamente, são três as abordagens para a SSA: embedded, filtro e wrapper. A Teoria de Rough Sets---RS---é uma abordagem matemática criada no início da década de 80, cuja principal funcionalidade são os redutos, e será tratada neste trabalho. Segundo essa abordagem, os redutos são subconjuntos mínimos de atributos que possuem a propriedade de preservar o poder de descrição do conceito relacionado ao conjunto de todos os atributos. Neste trabalho o enfoque esta na abordagem filtro para a realização da SSA utilizando como filtro os redutos calculados através de RS. São descritos vários experimentos sobre nove conjuntos de dados naturais utilizando redutos, bem como outros filtros para SSA. Feito isso, os atributos selecionados foram submetidos a dois algoritmos simbólicos de AM. Para cada conjunto de dados e indutor, foram realizadas várias medidas, tais como número de atributos selecionados, precisão e números de regras induzidas. Também, é descrito um estudo de caso sobre um conjunto de dados do mundo real proveniente da área médica. O objetivo desse estudo pode ser dividido em dois focos: comparar a precisão dos algoritmos de indução e avaliar o conhecimento extraído com a ajuda do especialista. Embora o conhecimento extraído não apresente surpresa, pôde-se confirmar algumas hipóteses feitas anteriormente pelo especialista utilizando outros métodos. Isso mostra que o Aprendizado de Máquina também pode ser visto como uma contribuição para outros campos científicos.
Título em inglês
Machine learning feature subset selection using Rough Sets approach.
Palavras-chave em inglês
feature subset selection
machine learning
Resumo em inglês
In Supervised Machine Learning---ML---an induction algorithm is typically presented with a set of training examples, where each example is described by a vector of feature values and a class label. The task of the induction algorithm is to induce a classifier that will be useful in classifying new cases. In general, the inductive-learning algorithms rely on existing provided data to build their classifiers. Inadequate representation of the examples through the description language as well as inconsistencies in the training examples can make the learning task hard. One of the main problems in ML is the Feature Subset Selection---FSS---problem, i.e. the learning algorithm is faced with the problem of selecting some subset of feature upon which to focus its attention, while ignoring the rest. There are three main reasons that justify doing FSS. The first reason is that most ML algorithms, that are computationally feasible, do not work well in the presence of many features. The second reason is that FSS may improve comprehensibility, when using less features to induce symbolic concepts. And, the third reason for doing FSS is the high cost in some domains for collecting data. Basically, there are three approaches in ML for FSS: embedded, filter and wrapper. The Rough Sets Theory---RS---is a mathematical approach developed in the early 1980's whose main functionality are the reducts, and will be treated in this work. According to this approach, the reducts are minimal subsets of features capable to preserve the same concept description related to the entire set of features. In this work we focus on the filter approach for FSS using as filter the reducts obtained through the RS approach. We describe a series of FSS experiments on nine natural datasets using RS reducts as well as other filters. Afterwards we submit the selected features to two symbolic ML algorithms. For each dataset, various measures are taken to compare inducers performance, such as number of selected features, accuracy and number of induced rules. We also present a case study on a real world dataset from the medical area. The aim of this case study is twofold: comparing the induction algorithms performance as well as evaluating the extracted knowledge with the aid of the specialist. Although the induced knowledge lacks surprising, it allows us to confirm some hypothesis already made by the specialist using other methods. This shows that Machine Learning can also be viewed as a contribution to other scientific fields.
 
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Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
dissertacao_ADP.pdf (3.95 Mbytes)
Data de Publicação
2002-04-29
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • PILA, A. D., and MONARD, M. C. An Empirical Comparison of Rough Sets Reducts and Other Filter Approaches for Feature Subset Selection. In Simpósio Iberoamericano de Reconhecimento de Padrões, Florianópolis, 2001. Proceedings SIARP2001., 2001. Available from: http://www.icmc.usp.br/~mcmonard/public/siarp2001.pdf.
  • PILA, A. D., and MONARD, M. C. Rules Induced by Symbolic Learning Algorithms Using Rough Sets Reducts for Selecting Features: An Empirical Comparison with Other Filters. In Argentine Symposium on Artificial Intelligence, Santa Fe, 2002. Proceedings ASAI'2002.Santa Fe-Argentina : SADIO, 2002. Available from: http://www.icmc.usp.br/~mcmonard/public/asai2002.pdf.
  • PILA, A. D., e MONARD, M. C. Rough Sets Aplicado à Data Mining: Algumas Limitações. In Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia, São Paulo, 2001. Proceedings LAPTEC 2001.São Paulo : Plêiade, 2001. Dispon?vel em: http://www.icmc.usp.br/~mcmonard/public/laptec2001A.pdf.
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