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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

The NoiseFiltersR Package: Label Noise Preprocessing in R

Autor(es):
Morales, Pablo ; Luengo, Julian ; Garcia, Luis P. F. ; Lorena, Ana C. ; de Carvalho, Andre C. P. L. F. ; Herrera, Francisco
Número total de Autores: 6
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: R JOURNAL; v. 9, n. 1, p. 219-228, JUN 2017.
Citações Web of Science: 2
Resumo

In Data Mining, the value of extracted knowledge is directly related to the quality of the used data. This makes data preprocessing one of the most important steps in the knowledge discovery process. A common problem affecting data quality is the presence of noise. A training set with label noise can reduce the predictive performance of classification learning techniques and increase the overfitting of classification models. In this work we present the NoiseFiltersR package. It contains the first extensive R implementation of classical and state-of-the-art label noise filters, which are the most common techniques for preprocessing label noise. The algorithms used for the implementation of the label noise filters are appropriately documented and referenced. They can be called in a R-user-friendly manner, and their results are unified by means of the ``filter{''} class, which also benefits from adapted print and summary methods. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:José Alberto Cuminato
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 11/14602-7 - Detecção e eliminação de ruídos para problemas de classificação
Beneficiário:Luís Paulo Faina Garcia
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Processo FAPESP: 12/22608-8 - Uso de medidas de complexidade de dados no suporte ao aprendizado de máquina supervisionado
Beneficiário:Ana Carolina Lorena
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Apoio a Jovens Pesquisadores