PPGCC/CCET

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GUILHERME ALBERTO SOUSA RIBEIRO
DATA: 29/04/2015
HORA: 09:00
LOCAL: SALA MULTIMÍDIA DO NTI/UFMA
TÍTULO: MÉTRICAS PARA APRENDIZADO BASEADO EM INSTÂNCIA COM APLICAÇÃO EM ANÁLISE DE DADOS CLÍNICOS
PALAVRAS-CHAVES: Modelos para Pacientes em específico, Abordagem Baseada em Instância, Área Abaixo da Curva.
PÁGINAS: 59
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Modelos para pacientes em específico são algoritmos de aprendizado baseados em instância que levam em consideração características particulares de um paciente para predizer um determinado diagnóstico. Neste trabalho, são apresentados dois algoritmos para pacientes em específico baseados no paradigma de árvore de decisão. Ambos utilizam AUC para selecionar os atributos que irão compor o caminho de decisão. Estes algoritmos são aplicados para prever saídas em vários conjuntos de dados, incluindo conjuntos de dados clínicos. Comparando os métodos desenvolvidos neste trabalho com as abordagens tradicionais CART e árvores baseadas em entropia, verificou-se que todos possuem desempenho equivalente, se comparados através da área abaixo da curva (AUC). Os resultados obtidos fornecem suporte para os modelos para pacientes em específico, sendo vistos como abordagens promissoras no que diz respeito à realização de previsões sobre dados clínicos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1091306 - ALEXANDRE CESAR MUNIZ DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - ANDRÉ LUIS DEBIASO ROSSI - UNESP
Interno - 2054948 - ANTONIO LUIZ SILVA FERREIRA
Externo ao Programa - 2019434 - BRUNO FERES DE SOUZA