O método de metaclassificação pelo algoritmo AdaBoost na Shell Orion Data Mining Engine
| Título | O método de metaclassificação pelo algoritmo AdaBoost na Shell Orion Data Mining Engine | pt_BR |
| Autor | Ramon Porto de Souza | |
| Orientador | Garcia, Merisandra Côrtes de Mattos | |
| Resumo / Abstract | Técnicas tradicionais têm sido inviáveis no processamento do volume crescente de dados e o data mining surge como solução ao automatizar e utilizar de algoritmos avançados para analisar estes dados. O data mining consiste na extração de padrões em uma base de dados. A classificação, uma das tarefas de data mining resume-se na atribuição de um novo objeto a uma classe pré-definida. Quanto mais instâncias forem classificados corretamente, mais preciso tende a ser o classificador. Dentre os algoritmos de classificação têm-se o algoritmo metaclassificador Adaboost, considerado por diferentes autores como o mais influente dentre os metaclassificadores e é capaz de induzir algoritmos de classificação usados como base a tomarem atenção em instâncias de treinamento mais difíceis de serem classificadas e com isso melhorar o resultado da classificação geral do conjunto. Algoritmos como o Adaboost são normalmente implementados em ferramentas de data mining. Uma delas é a Shell Orion Data Mining Engine, desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa em Inteligência Computacional do curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense. O propósito desta pesquisa é disponibilizar o algoritmo metaclassificador Adaboost na ferramenta Shell Orion Data Mining Engine e verificar se ele traz resultados satisfatórios. Para isso, foram aplicadas duas bases de dados, uma binária e outra com múltiplas classes e implementadas medidas de qualidade para avaliar a qualidade dos classificadores gerados. Os resultados para a base de dados binária selecionada mostraram que o Adaboost obteve uma acurácia de 98,5507% e para a base de dados com múltiplas classes obteve acurácia de 93,3447% na Shell Orion Data Mining Engine. | pt_BR |
| Data de publicação | 2016-12 | |
| Tipo | Trabalho de Conclusão de Curso - TCC | pt_BR |
| Idioma | pt_BR | pt_BR |
| Palavras-chave | Data Mining | pt_BR |
| Palavras-chave | Metaclassificação | pt_BR |
| Palavras-chave | Algoritmo Adaboost | pt_BR |
| Descrição | Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC. | pt_BR |
| Data de depósito | 2026-05-27T00:01:11Z | |
| Data de disponibilização | 2026-05-27T00:01:11Z | |
| URI | http://repositorio.unesc.net/handle/1/12663 | |
| Cobertura espacial | Universidade do Extremo Sul Catarinense | pt_BR |
| Data de criação | 2016-12 |