Avaliação de uma nova estratégia de deleção de atributos baseada em informação mútua

• Processo: 13/17320-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Laís Pessine Do Carmo
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Metodologia e técnicas de computação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Seleção de Atributos | Inteligência Artificial

Resumo

Seleção de Atributos é um problema importante na área de aprendizado de máquina, pois atributos não relevantes ou redundantes podem reduzir a precisão e a compreensibilidade de hipóteses induzidas por algoritmos de aprendizado supervisionado. Neste trabalho é proposta a avaliação de uma nova abordagem de seleção de atributos baseada em informação mútua, a qual será estimada utilizando um novo método recentemente proposto relacionado ao problema da estimação da razão entre duas funções de probabilidade utilizando as funções cumulativas associadas a essas densidades. Os algoritmos de seleção de atributos desenvolvidos utilizando essa nova abordagem para estimar a informação mútua serão avaliados experimentalmente e comparados com algoritmos consolidados de seleção de atributos.