Metodologia para avaliar técnicas de redução de protótipos: protótipos gerados versus protótipos selecionados
T´ecnicas de aprendizagem de m´aquina baseadas em instˆancias s˜ao utilizadas em v´arias aplicac¸ ˜oes, como, por exemplo, reconhecimento de faces, voz e digitais, na medicina para auxiliar m´edicos na detecc¸ ˜ao de neoplasias, entre outras. Geralmente, essas t´ecnicas s˜ao submetidas a grandes conjuntos de dados, fazendo com que haja necessidade de grande espac¸o em mem´oria para processamento e armazenamento, al´em do elevado custo computacional para a classificac¸ ˜ao. Com o objetivo de minimizar esses problemas, as t´ecnicas de reduc¸ ˜ao de instˆancias buscam reduzir o tamanho do conjunto de dados, escolhendo ou produzindo elementos que consigam represent´a-lo, reduzindo a necessidade de mem´oria para o armazenamento do conjunto de dados, o custo computacional e minimizando a taxa de erro. Existem, atualmente, dois ramos da pesquisa que buscam a reduc¸ ˜ao de instˆancias: a selec¸ ˜ao de instˆancias, que faz a reduc¸ ˜ao escolhendo algumas instˆancias representantes de todo o conjunto de treinamento e as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao de prot´otipos que buscam a reduc¸ ˜ao de instˆancias, produzindo novos prot´otipos, a partir de v´arias heur´ısticas, que ir˜ao representar todo o conjunto de treinamento. Esse processo de gerac¸ ˜ao ´e mais demorado que o processo de selec¸ ˜ao. Por´em, observa-se na literatura que as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao apresentam melhores resultados que as t´ecnicas de selec¸ ˜ao. A proposta deste trabalho ´e investigar se as t´ecnicas de selec¸ ˜ao podem obter resultados semelhantes `as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao. O resultado obtido neste estudo mostra que as t´ecnicas de selec¸ ˜ao existentes podem obter taxas equivalentes `as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao na maioria das bases utilizadas nos experimentos, existindo algumas excec¸ ˜oes em que as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao obtiveram melhores resultados. Podemos verificar que, na maioria dos casos (83,3%) das bases testadas, os prot´otipos gerados tinham instˆancias muito pr´oximas, no conjunto de treinamento, que poderiam substitu´ı-los, sem a necessidade de gerac¸ ˜ao de prot´otipos, que ´e um processo mais custoso que a selec¸ ˜ao de prot´otipos. Podemos concluir que ´e poss´ıvel desenvolver t´ecnicas de selec¸ ˜ao, que apresentem taxas de erro estatisticamente iguais `as t´ecnicas de gerac¸ ˜ao.
Aprendizagem de maquina, Aprendizado supervisionado, Seleção de protótipos,, Geração de protótipos, Redução de instâncias, vizinho mais próximo
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