| Título: | Classificação de perfil sócio-econômico utilizando árvores de decisão e algoritmo ID3. |
| Autor : | Lafayette Spósito Goyano Jota |
| Curso : | Engenharia de Computação |
| Orientador : | Carlos Henrique Costa Ribeiro |
| Ano de Publicação : | 2004 |
| Assuntos : | Sistemas especialistas |
| t | Teoria da decisão |
| t | Aprendizagem |
| t | Classificações |
| t | Indicadores socioeconômicos |
| t | Árvores (Matemática) |
| t | Algoritmos |
| t | Inteligência artificial |
| t | Computação |
| Resumo : | Este Trabalho de Gradução tem como objetivo o uso de técnicas de Inteligência Artificial para criar uma estrutura de decisão capaz de aprender as decisões tomadas por um humano mediante um conjunto de exemplos e extrapolar tais decisões a casos novos que sejam apresentados. Ele é desenvolvido com o objetivo específico de agilizar o processo de classificação socio-econômica dos candidatos a aluno do CASD Vestibulares, ONG que promove ensino de qualidade e baixo custo a alunos carentes. Pretende-se que a estrutura de decisão desenvolvida seja capaz de substituir grande parcela do trabalho do examinador. A estrutura de decisão construída tem o formato de árvore de decisão cujos parâmetros foram determinados através de um algoritmo de aprendizado indutivo, denoninado INDUCTUVE TREE LEARNING, ou ID3. A seleção de atributos para a árvore é dada utilizando-se o cálculo da entropia do sistema a ser classificado em vários níveis distintos de organização. O resultado prático final deste trabalho é uma árvore capaz de decidir corretamente mais da metade dos casos com nível baixíssimo de falsos positivos, e portanto, de aplicação prática imediata. |
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