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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Castro, Cristiano de Leite | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Ricardo Martins de Abreu | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lacerda, Wilian Soares | - |
| Autor(es): dc.creator | Schiavoni, André Spinelli | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:55:57Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:55:57Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-03-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-03-17 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-03-17 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/5223 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1171156 | - |
| Descrição: dc.description | Studies in supervised learning have shown that classifiers induced from imbalanced data sets have presented a reduced performance. A intuitive solution for this problem is to balance the training set. This work presents a study of resampling methods for balancing training sets of neural networks. Particularly, five methods were selected and tested: Smote, Smote + ENN, Smote + Tomek Link, BED and ADASYN. The results obtained were analyzed using metrics from ROC analysis. | - |
| Descrição: dc.description | Estudos na área de aprendizado supervisionado têm mostrado que classificadores induzidos a partir de bases de dados desbalanceadas não têm apresentado um bom desempenho. Uma possível solução para este problema é balancear o conjunto de treinamento. Este trabalho propõe um estudo, implementação e comparação de métodos para o balanceamento artificial do conjunto de treinamento para aprendizado supervisionado de Redes Neurais Artificiais. Para a realização deste estudo foram selecionados cinco métodos: Smote, Smote + ENN, Smote + Tomek Link, BED e ADASYN. Ao final foi feita uma análise dos resultados através de métricas extraídas da Análise ROC. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classes desbalanceadas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Análise ROC | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Smote | - |
| Palavras-chave: dc.subject | BED | - |
| Palavras-chave: dc.subject | ADASYN | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tomek link | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Unbalanced class | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Neural networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | ROC analysis | - |
| Palavras-chave: dc.subject | ENN | - |
| Título: dc.title | Um estudo comparativo de métodos para balanceamento do conjunto de treinamento em aprendizado de redes neurais artificiais | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | TCC | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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