Um novo método para seleção de variáveis preditivas com base em índices de importância

Abstract

ResumoO grande volume de variáveis coletadas em processos industriais impõe dificuldades ao controle e monitoramento de tais processos. A regressão PLS (partial least squares) vem sendo amplamente utilizada em procedimentos de seleção de variáveis por sua capacidade de operar com grande número de variáveis correlacionadas e afetadas por ruído. Este artigo propõe um método para identificar o melhor subconjunto de variáveis de processo para a predição das variáveis de resposta. Indicadores de importância das variáveis são desenvolvidos a partir de parâmetros da regressão PLS e guiam a eliminação das variáveis irrelevantes. Tais índices são então testados em termos de seu desempenho. Ao ser aplicado em cinco bancos de dados industriais, o método utilizando o índice recomendado reteve apenas 31% das variáveis originais e aumentou a acurácia de predição do conjunto de teste em 6%. O método proposto também superou a acurácia do método Stepwise, tradicionalmente utilizado em procedimentos de seleção com propósitos de predição. Palavras-chaveSeleção de variáveis. Regressão PLS. Indicador de importância das variáveis.

Abordagem para Seleção de Variáveis Preditivas no Contexto de Controle de Inventários

“…Os recentes avanços da tecnologia aumentam a facilidade e reduzem o custo de medição de múltiplas variáveis por objeto, tornando a seleção de variáveis cada vez mais importante para a redução e interpretação de dados (Mehmood et al, 2012). A vasta literatura sobre seleção de variáveis apresenta a sua utilização nas mais diversas aplicações (Yu e Liu, 2004;Balcaen e Ooghe, 2006;Saeys et al, 2007;Anzanello et al, 2009;Masiero e Anzanello, 2011;Zimmer, 2012;Anzanello, 2013;Stein et al, 2014; Cervo e Anzanello, 2015).…”