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Title: Hybrid feature selection approaches using metaheuristics for hierarchical classification.
Authors: Lima, Helen de Cássia Sousa da Costa
metadata.dc.contributor.advisor: Souza, Marcone Jamilson Freitas
Merschmann, Luiz Henrique de Campos
Keywords: Classificação
Wrapper
Filtro
Mineração de dados
Issue Date: 2021
metadata.dc.contributor.referee: Souza, Marcone Jamilson Freitas
Merschmann, Luiz Henrique de Campos
Toffolo, Túlio Ângelo Machado
Luz, Eduardo José da Silva
Cerri, Ricardo
Barril Otero, Fernando Esteban
Citation: LIMA, Helen de Cássia Sousa da Costa. Hybrid feature selection approaches using metaheuristics for hierarchical classification. 2021. 71 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.
Abstract: A seleção de atributos é uma etapa de pré-processamento amplamente difundida na área de mineração de dados. Um de seus objetivos é reduzir o número de atributos originais de uma base de dados para melhorar o desempenho de um modelo preditivo. No entanto, apesar dos benefícios da seleção de atributos para a tarefa de classificação, até onde sabemos, poucos estudos na literatura abordam a seleção de atributos para o contexto de classificação hierárquica. Este trabalho propõe duas abordagens principais de seleção híbrida de atributos supervisionada, combinando uma etapa filtro com uma wrapper, na qual um classificador hierárquico global avalia subconjuntos de atributos. A primeira abordagem usa a metaheurística Busca em Vizinhança Variável Geral com um ranqueamento de atributos construído com a medida Incerteza Simétrica Hierárquica. A segunda abordagem propõe uma adaptação da medida de seleção de atributos baseada em correlação adaptada para classificação hierárquica e utiliza o algoritmo Best First Search para pesquisar o espaço de subconjuntos de atributos. Doze bases de dados dos domínios de proteína e imagem foram usadas para realizar experimentos computacionais para validar o desempenho dos algoritmos propostos utilizando dois classificadores hierárquicos globais propostos na literatura. Testes estatísticos mostraram que o uso dos métodos de seleção de atributos propostos levaram a um desempenho preditivo consistentemente melhor ou equivalente ao obtido quando todos os atributos iniciais são utilizados, além do benefício de reduzir o número de atributos necessários, o que justifica a aplicação em cenários de classificação hierárquica.
metadata.dc.description.abstracten: Feature selection is a widespread preprocessing step in the data mining field. One of its purposes is to reduce the number of original dataset features to improve a predictive model’s performance. However, despite the benefits of feature selection for the classification task, as far as we are aware, few studies in the literature address feature selection for hierarchical classification context. This work proposes two main supervised hybrid feature selection approaches, combining a filter and a wrapper step, wherein a global model hierarchical classifier evaluates feature subsets. The first uses the General Variable Neighborhood Search metaheuristic and a feature ranking constructed with the Hierarchical Symmetrical Uncertainty measure. The second one proposes an extension of the Correlation-based Feature Selection measure for hierarchical classification and uses a Best First Search algorithm to search the feature subset space. We used twelve datasets from protein and image domains to perform computational experiments to validate the effect of the proposed algorithms on classification performance when using two global hierarchical classifiers proposed in the literature. Statistical tests showed that using our methods as a feature selection led to a predictive performance that is consistently better or equivalent to that obtained using all features, with the benefit of reducing the number of features needed, which justifies their use for the hierarchical classification scenario.
Description: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/14546
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 15/02/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
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