Ensembles de classificadores para bases de dados desbalanceadas: uma abordagem baseada em amostragem evolucionária

Abstract

Em muitos problemas práticos de classificação, o conjunto de dados a ser utilizado para a indução do classificador é significativamente desbalanceado. Isso ocorre quando a quantidade de exemplos de determinada classe é muito inferior à(s) da(s) outra(s) classe(s). Conjuntos de dados desbalanceados podem comprometer o desempenho da maioria dos algoritmos clássicos de classificação, uma vez que estes assumem uma distribuição de exemplos equilibrada entre as classes. Por outro lado, em diferentes cenários de aplicação, a estratégia de combinar vários classificadores em estruturas conhecidas como ensembles tem se mostrado bastante eficaz, levando a uma acurácia preditiva estável e, muitas vezes, superior àquela obtida por um classificador isoladamente. Nesse contexto, este trabalho propõe uma nova abordagem para lidar com conjuntos de dados desbalanceados, a qual utiliza ensembles de classificadores induzidos a partir de amostras balanceadas do conjunto de dados original. Para tanto, utiliza-se algoritmo genético multiobjetivo, que evolui a combinação dos exemplos que compõe as amostras balanceadas, levando em consideração a diversidade e o valor da área sob a curva ROC (AUC) dos classificadores induzidos por estas amostras.FAPES