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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Victor Feitosa de C. Souza

Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Victor Feitosa de C. Souza
Título da dissertação: Árvores de Decisão com Regras Explicáveis

Resumo: as árvores de decisão são estruturas comumente utilizadas em cenários em que modelos explicáveis de Aprendizado de Máquina são desejados, por serem visualmente intuitivas. Na literatura existente, a busca por explicabilidade em árvores envolve a minimização de métricas como altura e número de nós. Nesse contexto, definimos uma métrica de explicabilidade, chamada de explanation size, que reflete o número de atributos necessários para explicar a classificação dos exemplos. Apresentamos também um algoritmo, intitulado SER-DT, que obtém uma aproximação O(ln n) (ótima se P ? N P) para a minimização da altura no pior/médio caso, assim como do explanation size no pior/médio caso. Em uma série de experimentos, comparamos a implementação de SER-DT com algoritmos conhecidos da área, como CART e EC2, além de testarmos o impacto de parâmetros e estratégias de poda nesses algoritmos. SER-DT mostrou-se competitivo em acurácia com os algoritmos citados, mas gerou árvores muito mais explicáveis.

Orientador: Eduardo Sany Laber
Banca: Marco Serpa Molinaro
Claudson Ferreira Bornstein
Edward Hermann Haeusler

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