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http://hdl.handle.net/11612/3197| Autor(a): | Barbosa, Felipe Reis Macedo |
| Orientador: | Carvalho, Rafael Lima de |
| Título: | Otimização de hiperparâmetros em algoritmos de arvore de decisão utilizando computação evolutiva |
| Palavras-chave: | Aprendizado de máquina;Otimização de hiperparâmetros;Arvores de decisão;Algoritmo genético |
| Data do documento: | 2018 |
| Editor: | Universidade Federal do Tocantins |
| Citação: | BARBOSA, Felipe Reis Macedo. Otimização de hiperparâmetros em algoritmos de arvore de decisão utilizando computação evolutiva. 52f. Monografia Graduação, Curso de Ciências da Computação, Universidade Federal do Tocantins, Palmas, 2018. |
| Resumo: | Alguns algoritmos em aprendizado de máquina são parametrizáveis, ou seja, permitem a configuração de parâmetros de maneira a aumentar o desempenho na tarefa utilizada. Na maioria dos casos, estes parâmetros são encontrados empiricamente pelo desenvolvedor. Outra abordagem é utilizar alguma técnica de otimização para encontrar um conjunto otimizado de parâmetros. Este projeto tem por objetivo a aplicação dos algoritmos evolutivos, Algoritmo Genético (AG), Fluid Genetic Algorithm (FGA) e Genetic Algorithm using Theory of Chaos (GATC) para otimizar a busca de hiperparâmetros em algoritmos de ´arvores de decisão. Este trabalho apresenta alguns resultados satisfatórios dentro do conjunto de dados testados, onde o algoritmo Classification and. Regressivo Trees (CART) foi utilizado como algoritmo classificador para os testes. Nestes, as arvores de decisão geradas a partir dos valores padrão dos hiperparâmetros são comparados com os otimizados pela abordagem proposta. Buscou-se otimizar a acurácia e o tamanho final da ´arvore gerada, o que foram otimizadas com sucesso pelos algoritmos propostos. |
| Abstract: | Some algorithms in machine learning are parameterizable, they allow the configuration of parameters in order to increase the performance in some tasks. In most cases, these parameters are empirically found by the developer. Another approach is to use some optimization technique to find an optimized set of parameters. The aim of this project is the application of evolutionary algorithms, Genetic Algorithm (GA), Fluid Genetic Algorithm (FGA) and Genetic Algorithm using Theory of Chaos (GATC) to optimize the search for hyperparameters in decision tree algorithms. This work presents some satisfactory results within the data set tested, where the Classification and Regression Trees (CART) algorithm was used as a classifier algorithm for the tests. In these, the decision trees generated from the default values of the hyperparameters are compared with those optimized by the proposed approach. We has tried to optimize the accuracy and final size of the generated tree, which were successfully optimized by the proposed algorithms. |
| URI: | http://hdl.handle.net/11612/3197 |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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