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Título: Um estudo comparativo de métodos para balanceamento do conjunto de treinamento em aprendizado de redes neurais artificiais
Autor(es): Schiavoni, André Spinelli
Orientador: Castro, Cristiano de Leite
Membro da banca: Silva, Ricardo Martins de Abreu
Lacerda, Wilian Soares
Assunto: Classes desbalanceadas
Redes neurais artificiais
Análise ROC
Smote
BED
ADASYN
Tomek link
Unbalanced class
Neural networks
ROC analysis
ENN
Data de publicação: 17-Mar-2015
Referência: SCHIAVONI, A. S. Um estudo comparativo de métodos para balanceamento do conjunto de treinamento em aprendizado de redes neurais artificiais. 2010. 69 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
Resumo: Estudos na área de aprendizado supervisionado têm mostrado que classificadores induzidos a partir de bases de dados desbalanceadas não têm apresentado um bom desempenho. Uma possível solução para este problema é balancear o conjunto de treinamento. Este trabalho propõe um estudo, implementação e comparação de métodos para o balanceamento artificial do conjunto de treinamento para aprendizado supervisionado de Redes Neurais Artificiais. Para a realização deste estudo foram selecionados cinco métodos: Smote, Smote + ENN, Smote + Tomek Link, BED e ADASYN. Ao final foi feita uma análise dos resultados através de métricas extraídas da Análise ROC.
Abstract: Studies in supervised learning have shown that classifiers induced from imbalanced data sets have presented a reduced performance. A intuitive solution for this problem is to balance the training set. This work presents a study of resampling methods for balancing training sets of neural networks. Particularly, five methods were selected and tested: Smote, Smote + ENN, Smote + Tomek Link, BED and ADASYN. The results obtained were analyzed using metrics from ROC analysis.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5223
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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