Seleção Clonal De Características Rankeadas Por Filtros Univariados Para Classificação De Tipos De Leucemia Aguda

Abstract

Resumo -Com o crescimento dos estudos quanto ao genoma humano a utilização de expressões gênicas para identificação de tipos de câncer tem se tornado uma boa alternativa para auxiliar o direcionamento do tratamento. A dificuldade na utilização destes dados se encontra na grande quantidade de variáveis a serem analisadas. Neste trabalho apresenta-se uma abordagem utilizando um algoritmo inspirado no sistema imunológico biológico baseado no princípio da seleção clonal para busca do menor conjunto de variáveis com eficácia na classificação entre duas variações de câncer relacionadas à leucemia. Efetuou-se uma pré-seleção das variáveis utilizando-se filtros uni-variados antes da submissão ao algoritmo, o que caracterizou a abordagem utilizada como um método híbrido para seleção de características. Com a utilização de alguns classificadores geralmente utilizados na literatura encontrou-se boas taxas de classificação correta em relação às variáveis selecionadas pelo algoritmo.Palavras-chave -Seleção de características, seleção clonal, classificação, filtros uni-variados, expressão gênica.

Avaliação de Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas à Análise de Risco de Crédito

“…Selecionar características é uma tarefa extremamente necessária quando se lida com bases de dados, já que possui inúmeras informac ¸ões e muitas delas podem ser redundantes. O trabalho proposto por [24] aborda o fato de que as bases de dados por muitas vezes podem conter atributos irrelevantes bem como um número reduzido de amostras, provocando um aumento de complexidade computacional e a perda de exatidão na tarefa de classificac ¸ão, a partir disto, a selec ¸ão de características, surge para minimizar o problema, e tornar o algoritmo mais eficiente, dado que remove atributos irrelevantes para a classificac ¸ão.…”