Escolha automática da métrica de distância em problemas de regressão

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dc.contributor.advisorDoutor Renato Miranda Filho
dc.contributor.authorRodrigues, Jonathan Felix
dc.date.accessioned2024-09-26T21:37:27Z
dc.date.available2024-09-26T21:37:27Z
dc.date.issued24-09-03
dc.description.abstractEste trabalho examina a importância da escolha da medida de distância apropriada em algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente em problemas de regressão. A distância euclidiana é comumente usada, mas o estudo descobriu que a medida de distância pode afetar o acerto do modelo de regressão e propõe duas soluções para determinar a medida apropriada. A primeira avalia a variância das distâncias entre instâncias, enquanto a segunda usa uma heurística que considera a linearidade entre as distâncias e as saídas obtidas. No total, avaliamos a escolha das medidas de distância (11 possibilidades) em 10 conjuntos de dados disponíveis publicamente. A heurística da linearidade teve uma maior correlação com a saída do regressor avaliado e, portanto, conseguiu escolher as melhores medidas a serem utilizadas nos conjuntos de dados avaliados neste trabalho.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14387/1826
dc.language.isoPortuguês
dc.publisher.campiSabará
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.institutionInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais Campus Sabará
dc.rightsAcesso aberto
dc.subject.keywordDistâncias - Medição
dc.subject.keywordAprendizado do computador
dc.subject.keywordAnálise de regressão
dc.titleEscolha automática da métrica de distância em problemas de regressão
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
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