Publicação: Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados
Carregando...
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Coleções
Programa
Área do conhecimento
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Autores
Orientador
Coorientador
Resumo
A proposta desse projeto de pesquisa é a realização de um estudo analítico e comparativo entre alguns algoritmos de classificação que já existem em fluxos contínuos de dados (do inglês “data streams”), com o objetivo de julgar e determinar as vantagens e desvantagens de cada um deles para bases de dados reais e artificiais. A comparação foi realizado por meio da ferramenta MOA (Massive Online Analysis), que é, atualmente, o software open source mais utilizado para mineração de fluxos contínuos de dados. Os resultados dos experimentos indicaram que a incorporação de medidas para tratar as especificidades associadas à tarefa de classificação em Fluxos Contínuos de Dados melhora significativamente o desempenho de um classificador, tal como corroborado pelos resultados obtidos pelo algoritmo Very Fast Decision Tree.
Abstract
Palavras-chave
Mineração de dados, Classificação, Algoritmo, Fluxo contínuo de dados, Comparação
Citação
JULIA, Etienne da Silva. Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados. 2018. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.
DOI
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como Acesso Aberto