Have we been Naive to Select Machine Learning Models? Noisy Data are here to Stay!

The model selection procedure is usually a single-criterion decision making in which we select the model that maximizes a specific metric in a specific set, such as the Validation set performance. We claim this is very naive and can perform poor selections of over-fitted models due to the over-searching phenomenon, which over-estimates the performance on that specific set. Futhermore, real world data contains noise that should not be ignored by the model selection procedure and must be taken into account when performing model selection. Also, we have defined four theoretical optimality conditions that we can pursue to better select the models and analyze them by using a multi-criteria decision-making algorithm (TOPSIS) that considers proxies to the optimality conditions to select reasonable models

Is the algorithm used to process heart rate variability data clinically relevant? Analysis in male adolescents

OBJECTIVE: To analyze whether the algorithm used for the heart rate variability assessment (fast Fourier transform versus autoregressive methods) influenced its association with cardiovascular risk factors in male adolescents. METHODS: This cross-sectional study included 1,152 male adolescents (aged 14 to 19 years). The low frequency, high frequency components (absolute numbers and normalized units), low frequency/high frequency ratio, and total power of heart rate variability parameters were obtained using the fast Fourier transform and autoregressive methods, while the adolescents were resting in a supine position. RESULTS: All heart rate variability parameters calculated from both methods were different (p<0.05). However, a low effect size (<0.1) was found for all parameters. The intra-class correlation between methods ranged from 0.96 to 0.99, whereas the variation coefficient ranged from 7.4 to 14.8%. Furthermore, waist circumference was negatively associated with high frequency, and positively associated with low frequency and sympatovagal balance (p<0.001 for both fast Fourier transform and autoregressive methods in all associations). Systolic blood pressure was negatively associated with total power and high frequency, whereas it was positively associated with low frequency and sympatovagal balance (p<0.001 for both fast Fourier transform and autoregressive methods in all associations). Body mass index was negatively associated with high frequency, while it was positively associated with low frequency and sympatovagal balance (p values ranged from <0.001 to 0.007). CONCLUSION: There are significant differences in heart rate variability parameters obtained with the fast Fourier transform and autoregressive methods in male adolescent; however, these differences are not clinically significant. OBJETIVO: Analisar se o algoritmo usado para avaliação da variabilidade da frequência cardíaca (transformada rápida de Fourier versus autoregressivo) influencia em sua associação com fatores de risco cardiovascular adolescentes do gênero masculino. MÉTODOS: Estudo transversal, que incluiu 1.152 adolescentes do gênero masculino (14 a 19 anos). Componentes de baixa e alta frequência (absolutos e unidades normalizadas), razão componente de baixa frequência/componente de alta frequência e poder total da variabilidade da frequência cardíaca foram obtidos em repouso, na posição supina, usando os métodos transformada rápida de Fourier e autorregressivo. RESULTADOS: Todos os parâmetros da variabilidade da frequência cardíaca para ambos os métodos foram diferentes (p<0,05). Entretanto, um pequeno tamanho do efeito (<0,1) foi observado para todos os parâmetros. Os coeficientes de correlação intraclasse entre os métodos variaram de 0,96 a 0,99, enquanto os coeficientes de variação foram de 7,4 a 14,8%. A circunferência abdominal foi negativamente associada com o componente de alta frequência, e positivamente associada com o componente de baixa frequência e o balanço simpatovagal (p<0,001 para a transformada rápida de Fourier e o autorregressivo em todas as associações). A pressão arterial sistólica foi negativamente associada com o poder total e o componente de alta frequência, enquanto foi positivamente associada com o componente de baixa frequência e o balanço simpatovagal (p<0,001 para a transformada rápida de Fourier e o autorregressivo em todas as associações). O índice de massa corporal foi negativamente associado com o componente de alta frequência, enquanto foi positivamente associado com o componente de baixa frequência e o balanço simpatovagal (valores de p variando de <0,001 a 0,007). CONCLUSÃO: Houve diferenças significantes nos parâmetros da variabilidade da frequência cardíaca obtidos com os métodos transformada rápida de Fourier e autorregressivo em adolescentes masculinos, mas essas diferenças não foram clinicamente significativas

Density as the Segregation Mechanism in Fish School Search for Multimodal Optimization Problems

Abstract. Methods to deal with Multimodal Optimization Problems (MMOP) can be classified in three main approaches, regarding the number and the type of desired solutions. In general, methods can be applied to find: (1) only one global solution; (2) all global solutions; and (3) all local solutions of a given MMOP. The simultaneous capture of several solutions of MMOPs without parameter adjustment is still an open question in optimization problems. In this article, we discuss a density segregation mechanism for Fish School Search to enable simultaneous capture of multiple optimal solutions of MMOPs with one single parameter. The new proposal is based on vanilla version of Fish School Search (FSS) algorithm, which is inspired on actual fish school behavior. The performance of the new algorithm is evaluated and compared to the performance of other methods such as NichePSO and Glowworm Swarm Optimization (GSO) for seven well-known benchmark functions of two dimensions. According to the obtained results, presented in this article, the new approach outperforms the algorithms NichePSO and GSO for all benchmark functions

Um Sistema de Baixo Custo para Monitoramento do Consumo de Energia em Casas Inteligentes

Motivado pelo cenário atual de desperdício de energia devido à falta de controle no consumo na sociedade, este trabalho propõe um sistema para monitoramento do consumo de eletrodomésticos em casas inteligentes, usando um medidor não invasivo, de baixo custo e fácil instalação. O medidor proposto utiliza o sensor de corrente SCT-013-030, conectado a uma placa Arduíno capaz de enviar os dados de consumo via serial. Os testes com o medidor focaram na possibilidade de desagregar o consumo de cada eletrodoméstico, classificando-os através da análise do consumo agregado da casa. Os resultados mostraram que, considerando eletrodomésticos comuns e de alta potência como um refrigerador, um ar-condicionado e um micro-ondas, foi possível extrair padrões dos dados de consumo de cada aparelho, tornando possível a classificação desses eletrodomésticos. O medidor construído pode servir de base para trabalhos futuros que se proponham ao desenvolvimento de sistemas não invasivos de monitoramento de cargas que utilizem técnicas de inteligência computacional para classificação dos eletrodomésticos a partir de seus padrões de consumo

Uso de Técnicas de Clusterização em uma Base de Dados Financeira.

O artigo tem como foco o uso de duas importantes técnicas computacionais para problemas de clusterização. Os algoritmos utilizados foram o K-Means e o Fuzzy C-Means (FCM), que aplicados em uma base de dados financeira de concessão de crédito pessoal podem auxiliar o tomador de decisão a identificar as principais características dos mutuários que se encontravam adimplentes e mutuários que estavam inadimplentes. O processo de clusterização investigou, através de 15 características (divididas entre características pessoais, condições de emprego e renda e condições da operação de crédito), similaridades que pudessem ajudar na formação de k grupos distintos. O resultado demonstra que as técnicas de agrupamentos aplicadas podem ser eficientes como ferramentas complementares para auxiliar o gestor financeiro nas suas atividades de classificação de risco, tomada de decisão e gerenciamento do crédito