In many real classification problems, the data set used for model induction is significantly imbalanced. This occurs when the number of examples of some classes is much lower than the other classes. Imbalanced datasets can compromise the performance of most classical classification algorithms. The classification models induced by such datasets usually present a strong bias towards the majority classes, tending to classify new instances as belonging to these classes. A commonly adopted strategy for dealing with this problem is to train the classifier on a balanced sample from the original dataset. However, this procedure can discard examples that could be important for a better class discrimination, reducing classifier efficiency. On the other hand, in recent years several studies have shown that in different scenarios the strategy of combining several classifiers into structures known as ensembles has proved to be quite effective. This strategy has led to a stable predictive accuracy and, in particular, to a greater generalization ability than the classifiers that make up the ensemble. This generalization power of classifier ensembles has been the focus of research in the imbalanced learning field in order to reduce the bias toward the majority classes, despite the complexity involved in generating efficient ensembles. Optimization meta-heuristics, such as evolutionary algorithms, have many applications for ensemble learning, although they are little used for this purpose. For example, evolutionary algorithms maintain a set of possible solutions and diversify these solutions, which helps to escape out of the local optimal. In this context, this thesis investigates and develops approaches to deal with imbalanced datasets, using ensemble of classifiers induced by samples taken from the original dataset. More specifically, this theses propose three solutions based on evolutionary ensemble learning and a fourth proposal that uses a pruning mechanism based on dominance ranking, a common concept in multiobjective evolutionary algorithms. Experiments showed the potential of the developed solutions.

Em muitos problemas reais de classificação, o conjunto de dados usado para a indução do modelo é significativamente desbalanceado. Isso ocorre quando a quantidade de exemplos de algumas classes é muito inferior às das outras classes. Conjuntos de dados desbalanceados podem comprometer o desempenho da maioria dos algoritmos clássicos de classificação. Os modelos de classificação induzidos por tais conjuntos de dados geralmente apresentam um forte viés para as classes majoritárias, tendendo classificar novas instâncias como pertencentes a essas classes. Uma estratégia comumente adotada para lidar com esse problema, é treinar o classificador sobre uma amostra balanceada do conjunto de dados original. Entretanto, esse procedimento pode descartar exemplos que poderiam ser importantes para uma melhor discriminação das classes, diminuindo a eficiência do classificador. Por outro lado, nos últimos anos, vários estudos têm mostrado que em diferentes cenários a estratégia de combinar vários classificadores em estruturas conhecidas como comitês tem se mostrado bastante eficaz. Tal estratégia tem levado a uma acurácia preditiva estável e principalmente a apresentar maior habilidade de generalização que os classificadores que compõe o comitê. Esse poder de generalização dos comitês de classificadores tem sido foco de pesquisas no campo de aprendizado desbalanceado, com o objetivo de diminuir o viés em direção as classes majoritárias, apesar da complexidade que envolve gerar comitês de classificadores eficientes. Meta-heurísticas de otimização, como os algoritmos evolutivos, têm muitas aplicações para o aprendizado de comitês, apesar de serem pouco usadas para este fim. Por exemplo, algoritmos evolutivos mantêm um conjunto de soluções possíveis e diversificam essas soluções, o que auxilia na fuga dos ótimos locais. Nesse contexto, esta tese investiga e desenvolve abordagens para lidar com conjuntos de dados desbalanceados, utilizando comitês de classificadores induzidos a partir de amostras do conjunto de dados original por meio de metaheurísticas. Mais especificamente, são propostas três soluções baseadas em aprendizado evolucionário de comitês e uma quarta proposta que utiliza um mecanismo de poda baseado em ranking de dominância, conceito comum em algoritmos evolutivos multiobjetivos. Experimentos realizados mostraram o potencial das soluções desenvolvidas.