Obtenção de Combinação Ótima de Classificadores

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Obtenção de Combinação Ótima de Classificadores

  1. 1. OBTENÇÃO DE COMBINAÇÃO ÓTIMA DE CLASSIFICADORES Rodrigo Pasti rodrigo.pasti@gmail.com
  2. 2. Realidade...  Você possui um problema para resolver. Por um exemplo de classificação, predição, detecção de anomalias.  O que você precisa para resolver um problema desses?  1- Saber algumas características do problema.  2- Saber que tipo de método pode ser apropriado para resolvê-lo.  3- Testar os métodos e escolher o de melhor desempenho.
  3. 3. Realidade...  Qual é o grande problema com os passos descritos anteriormente?  Teorema No Free Lunch!  1- Para um problema X, qual o melhor método?  2- Supondo que exista um método ótimo. Quais os conjuntos de seus parâmetros que permitem gerar um modelo ótimo?  3- O problema X tem solução satisfatória com os métodos existentes?
  4. 4. Realidade...  Agora imagine que você seja uma especialista em análise e mineração de dados.  Toda semana surge um problema desses para você resolver.  O que você faz?  Você faz aqueles três passos anteriores?
  5. 5. Supondo um problema qualquer  Base de dados X. Objetivo: conseguir um classificador ótimo ou próximo disso.  Para gerar um modelo você divide sua base. Em geral:  Treinamento, Validação e Teste.  Treinamento e Teste.  Qual seria o classificador ótimo?  Você pode até conseguir um classificador ótimo para sua base X, mas ele será realmente ótimo?
  6. 6. Espaço de Classificadores C Classificador Supondo Base X
  7. 7. Espaço de Classificadores C Classificador Supondo Base X Classificador ótimo
  8. 8. Espaço de Classificadores C Classificador Supondo Base X Classificadores quando juntos formam um modelo ótimo
  9. 9. Combinando Classificadores  Objetivo: busca pela mistura de classificadores que dá o melhor desempenho possível.  Como: explorando o espaço de busca de classificadores.  Algoritmos de busca.  Problema: como misturar os classificadores.
  10. 10. Combinando Classificadores  Informações únicas presentes em cada classificador  Quando em conjunto produzem um melhor desempenho.  Por exemplo, dados 10 classificadores e a base X.  Para uma amostra de validação, apenas o classificador 1 acerta. Os demais erram.  O classificador 1 também possui péssimo desempenho.  Tendência: dar pouca importância a ele.  Problema: perda de informações relevantes.
  11. 11. Objetivo e Solução Candidata  Objetivo: encontrar um conjunto de classificadores que acertem todas as amostras de uma base de validação.  Representação da solução:  s = {MLP12,Tree2,Naive1,MLP2,MLP10};  s = {c1, c2, c3, c4, c5};  Weka e resultados...

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