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.issued0024-09-03
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.keywordMétricas de distâncias
dc.subject.keywordAprendizado de máquina
dc.subject.keywordProblemas de regressão
dc.titleEscolha automática da métrica de distância em problemas de regressão
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
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