Reconhecimento de dados desbalanceados utilizando SVM

O aprendizado de máquina em conjuntos de dados que possuam classes desbalanceadas tem recebido considerável atenção na comunidade científica, pois os algoritmos de classificação tradicionais não fornecem um desempenho satisfatório. Várias melhorias nos algoritmos tradicionais de classificação têm sido propostas na literatura, onde foram feitas considerações a nível de dados e a nível de algoritmos. O primeiro utiliza diversas formas de reamostragem, tal como super-amostragem de exemplos da classe minoritária, sub-amostragem de exemplos da classe majoritária ou a combinação de ambos. Os últimos tentam adaptar (inserindo custos diferenciados em exemplos da classe minoritária e majoritária ou alterando kernels) os algoritmos de classificação já existentes para melhorar o desempenho. Vários algoritmos na forma de um comitê de máquinas também são reportados como meta-técnicas para trabalhar com classes desbalanceadas. Esta tese estudou estes principais algoritmos. Depois foi feito um estudo se poderia obter algo mais das características de cada um. Obteve-se um algoritmo composto que possui uma taxa de acerto na classificação de dados melhor que os algoritmos nos quais se baseou.