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Title:
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ESTUDO COMPARATIVO DE CLASSIFICADORES MULTICLASSE E MULTIRÓTULO EM UMA BASE DE DADOS DE ACIDENTES MARÍTMOS |
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Author(s):
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Marcus Vinicius Silva A. Reis e Leila Weitzel |
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ISBN:
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978-989-8533-70-8 |
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Editors:
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Flávia Maria Santoro, Paula Miranda, Mário Dantas, Cristiano Costa e Pedro Isaías |
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Year:
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2017 |
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Edition:
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Single |
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Keywords:
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Classificação Multiclasse, Classificação Multirrótulo, aprendizados de Máquina, Acidentes de Navegação |
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Type:
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Full Paper |
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First Page:
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151 |
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Last Page:
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158 |
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Cover:
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Full Contents:
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Paper Abstract:
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Esta pesquisa tem como objetivo analisar os acidentes marítimos ocorridos na região do Norte do Fluminense, na jurisdição Portuária da Cidade de Macaé, no Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Para alcançar esse objetivo, utilizamos a técnica de classificação multiclasse e multirrótulo com diferentes algoritmos e diferentes parâmetros. Observou-se que o tipo de acidente está correlacionado com a causa do acidente quando foi feita a análise dos componentes principais para dados categóricos. O desempenho dos classificadores Bayes Net e Näive Bayes atinge os melhores desempenhos ao usar o método Classifier Trellis, mas apenas para um dos rótulos. O melhor desempenho na classificação de multiclasse também obtida com o método Classifier Trelli com o algoritmo de Sequential Minimal Optimization. Vale ressaltar que o desempenho da classificação de algumas classes foi muito inferior ao aceitável. Quando essas classes foram retiradas da amostra, obteve-se uma melhora no desempenho. Deve-se notar que os baixos resultados de alguns métodos podem ter sido gerados pela base de dados desbalanceados. As classes não balanceadas ocorrem quando há uma grande desproporção entre o número de exemplos em cada classe. Esta situação frequentemente faz com que os exemplos da classe minoritária sejam incorretamente classificados. |
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