Nos conjuntos de dados do mundo real, existem muitos dados redundantes e contradit???rios. O desempenho de um algoritmo de classifica??????o na extra??????o de dados ??? grandemente afetado por informa??????es ruidosas (ou seja, redundantes e contradit???rias). Estes par???metros n???o s??? aumentam o custo do processo de extra??????o, como tamb???m degradam o desempenho de dete??????o dos classificadores. T???m de ser removidos para aumentar a efici???ncia e a precis???o dos classificadores. A extra??????o de dados ??? um ...
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Nos conjuntos de dados do mundo real, existem muitos dados redundantes e contradit???rios. O desempenho de um algoritmo de classifica??????o na extra??????o de dados ??? grandemente afetado por informa??????es ruidosas (ou seja, redundantes e contradit???rias). Estes par???metros n???o s??? aumentam o custo do processo de extra??????o, como tamb???m degradam o desempenho de dete??????o dos classificadores. T???m de ser removidos para aumentar a efici???ncia e a precis???o dos classificadores. A extra??????o de dados ??? um processo de an???lise de dados que ??? realizado para grandes volumes de dados. Neste trabalho, prop???e-se uma metodologia para avaliar o risco e as quest???es de seguran???a dos acidentes com aeronaves. Este trabalho centra-se em diferentes t???cnicas de sele??????o de carater???sticas aplicadas ao conjunto de dados de uma base de dados de uma companhia a???rea para compreender e limpar o conjunto de dados. Os seguintes avaliadores s???o CFS, CS, GR, Ganho de informa??????o, Atributo OneR, Transformador PCA, Atributo ReliefF e Atributo SU utilizados neste estudo para reduzir o n???mero de atributos iniciais. Os algoritmos de classifica??????o como Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), Artificial Neural Network (ANN), K-Nearest Neighbour (KNN) e Support Vetor Machines (SVM) s???o utilizados para prever o n???vel de aviso do componente como atributo de classe.
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