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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2002.tde-29042003-091747
Documento
Autor
Nome completo
Flávia Cristina Bernardini
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2002
Orientador
Banca examinadora
Monard, Maria Carolina (Presidente)
Coello, Juan Manuel Adán
Prado, Hercules Antonio do
Título em português
"Combinação de classificadores simbólicos para melhorar o poder preditivo e descritivo de Ensembles"
Palavras-chave em português
aprendizado de máquina simbólico
combinação de classificadores
Resumo em português
A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma quantidade muito grande de exemplos. Assim, uma das áreas de pesquisa mais ativas em aprendizado de máquina tem girado em torno de técnicas que sejam capazes de ampliar a capacidade dos algoritmos de aprendizado para processar muitos exemplos de treinamento, atributos e classes. Para que conceitos sejam aprendidos a partir de grandes bases de dados utilizando Aprendizado de Máquina, pode-se utilizar duas abordagens. A primeira realiza uma seleção de exemplos e atributos mais relevantes, e a segunda ´e a abordagem de ensembles. Um ensemble ´e um conjunto de classificadores cujas decisões individuais são combinadas de alguma forma para classificar um novo caso. Ainda que ensembles classifiquem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de n˜ao oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. O objetivo deste trabalho é propor uma forma de combinação de classificadores simbólicos, ou seja, classificadores induzidos por algoritmos de AM simbólicos, nos quais o conhecimento é descrito na forma de regras if-then ou equivalentes, para se trabalhar com grandes bases de dados. A nossa proposta é a seguinte: dada uma grande base de dados, divide-se esta base aleatoriamente em pequenas bases de tal forma que é viável fornecer essas bases de tamanho menor a um ou vários algoritmos de AM simbólicos. Logo após, as regras que constituem os classificadores induzidos por esses algoritmos são combinadas em um único classificador. Para analisar a viabilidade do objetivo proposto, foi implementado um sistema na linguagem de programação lógica Prolog, com a finalidade de (a) avaliar regras de conhecimento induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico e (b) avaliar diversas formas de combinar classificadores simbólicos bem como explicar a classificação de novos exemplos realizada por um ensemble de classificares simbólicos. A finalidade (a) é implementada pelo Módulo de Análise de Regras e a finalidade (b) pelo Módulo de Combinação e Explicação. Esses módulos constituem os módulos principais do RuleSystem. Neste trabalho, são descritos os métodos de construção de ensembles e de combinação de classificadores encontrados na literatura, o projeto e a documentação do RuleSystem, a metodologia desenvolvida para documentar o sistema RuleSystem, a implementação do Módulo de Combinação e Explicação, objeto de estudo deste trabalho, e duas aplicações do Módulo de Combinação e Explicação. A primeira aplicação utilizou uma base de dados artificiais, a qual nos permitiu observar necessidades de modificações no Módulo de Combinação e Explicação. A segunda aplicação utilizou uma base de dados reais.
Título em inglês
Combination of symbolic classifiers to improve predictive and descriptive power of ensembles
Palavras-chave em inglês
combination of classifiers
symbolic machine learning
Resumo em inglês
The hypothesis quality induced by current machine learning algorithms depends mainly on the quantity and quality of features and examples used in the training phase. Frequently, hypothesis with low precision are obtained in experiments using large databases with a large number of irrelevant features. Thus, one active research area in machine learning is to investigate techniques able to extend the capacity of machine learning algorithms to process a large number of examples, features and classes. To learn concepts from large databases using machine learning algorithms, two approaches can be used. The first approach is based on a selection of relevant features and examples, and the second one is the ensemble approach. An ensemble is a set of classifiers whose individual decisions are combined in some way to classify a new case. Although ensembles classify new examples better than each individual classifier, they behave like black-boxes, since they do not offer any explanation to the user about their classification. The purpose of this work is to consider a form of symbolic classifiers combination to work with large databases. Given a large database, it is equally divided randomly in small databases. These small databases are supplied to one or more symbolic machine learning algorithms. After that, the rules from the resulting classifiers are combined into one classifier. To analise the viability of this proposal, was implemented a system in logic programming language Prolog, called RuleSystem. This system has two purposes; the first one, implemented by the Rule Analises Module, is to evaluate rules induced by symbolic machine learning algorithms; the second one, implemented by the Combination and Explanation Module, is to evaluate several forms of combining symbolic classifiers as well as to explain ensembled classification of new examples. Both principal modules constitute the Rule System. This work describes ensemble construction methods and combination of classifiers methods found in the literature; the project and documentation of RuleSystem; the methodology developed to document the RuleSystem; and the implementation of the Combination and Explanation Module. Two different case studies using the Combination and Explanation Module are described. The first case study uses an artificial database. Through the use of this artificial database, it was possible to improve several of the heuristics used by the the Combination and Explanation Module. A real database was used in the second case study.
 
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dissertacao.pdf (11.15 Mbytes)
Data de Publicação
2005-07-05
 
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