Data Mining: o problema da seleção de atributos

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Apresenta tópicos relativos ao problema da seleção de atributos e também tópicos sobre questionamentos anteriores e de desenvolvimento da mineração de dados.

Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta.

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Data Mining: o problema da seleção de atributos

  1. 1. O Problema da seleção de atributos<br />Alunos: <br />Cassius Busemeyer<br />Cristiane Luquetta<br />
  2. 2. O problema da seleção de atributos<br />Classifique estas personalidades<br />
  3. 3. Cientistas<br />Políticos<br />Jogadores<br />Revolucionários<br />Lutadores<br />Artistas<br />A tarefa de classificação pode ser feita de diversas maneiras<br />
  4. 4. Canadá<br />Inglaterra<br />Austria<br />EUA<br />A tarefa de classificação pode ser feita de diversas maneiras<br />Polônia<br />China<br />Índia<br />Brasil<br />Argentina<br />
  5. 5. Quais os melhores atributos?<br />Local de nascimento;<br />Altura;<br />Peso;<br />Idade;<br />Tipo sanguíneo;<br />Formação;<br />Atividade;<br />Renda;<br />...<br />
  6. 6. Antes de tudo pensar em:<br />Para a função da base todos os atributos anteriores são necessários?<br />Como funciona o algoritmo?<br />Algum atributo pode influenciar muito nos resultados gerados?<br />Lembrar que:<br />Maior parte dos algoritmos leva em conta todos os atributos da base, não seleciona apenas um (como nos slides da apresentação).<br />
  7. 7. Bases de dados<br />Tendência de grandes bases é tornar-se um “bando de dados” e não um banco de dados.<br />Se é necessário conhecimentos específicos um especilista pode dizer:<br />Atributos mais relevantes;<br />Atributos menos relevantes.<br />Isto pode melhorar resultados de qualquer algoritmo.<br />Instance Based Learning: os valores descritos nos atributos servem de comparação com novos exemplos.<br />Então, quais são os melhores exemplos?<br />

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