Selecao de atributos em comites de classificadores: Uma abordagem usando algoritmos geneticos
Comites de classificadores, selecao de atributos e algoritmos geneticos
Comitês de classificadores são sistemas compostos por um conjunto de classificadores individuais e um módulo de combinação, o qual é responsável por fornecer a saída final do sistema. No entanto, para que esses sistemas apresentem melhor desempenho que um classificador simples, é necessário que os componentes individuais não cometam erros nos mesmos padrões. Portanto, a diversidade tem sido considerada um dos aspectos mais importantes, já que não há vantagem na combinação de métodos de classificação idênticos. Uma forma de aumentar diversidade é através da construção de classificadores individuais a partir de diferentes conjuntos de treinamento (padrões e/ou atributos). Nesse contexto, uma maneira de selecionar subconjuntos de atributos para os classificadores individuais é através da utilização de métodos de seleção de atributos. No entanto, na maioria das pesquisas, os métodos de seleção de atributos são aplicados em comitês de classificadores homogêneos, ou seja, comitês compostos pelo mesmo tipo de classificador. Por esse motivo, o objetivo deste trabalho é analisar o comportamento desses métodos na geração de comitês de classificadores diversos, tanto homogêneos como heterogêneos. Para guiar a distribuição dos atributos, entre os classificadores base, serão utilizadas duas abordagens de algoritmos genéticos (monoobjetivo e multi-objetivo), usando diferentes funções de aptidão. Para tanto, os experimentos serão divididos em três fases, onde as duas primeiras usam uma abordagem filtro de seleção de atributos, e a última utiliza uma abordagem híbrida (junção de filtro e wrapper), para explorar as vantagens de cada abordagem.