SSDP+: A Diverse and More Informative Subgroup Discovery Approach for High Dimensional Data

Depressão entre jovens brasileiros: uma investigação baseada em mineração de subgrupos

“…(atributo, valor), tal que I = ∪Ai × dom(Ai). Dessa forma, um exemplo d possui um item x = (Ai , v) ∈ I se d possui o valor v para o atributo Ai (Lucas et al, 2018).…”

“…Um subgrupo é definido pelo conjunto s ⊆ I tal que cada item possui uma proporção c + (s) = {D + ∩ s} e c − (s) = {D − ∩ s} desbalanceada em relação ao atributo alvo, isto é, a frequencia entre os exemplos positivos e negativos. A soma destes valores definem o suporte do subgrupo (Lucas et al, 2018).…”

“…Existem varias métricas de avaliação para subgrupos (Herrera et al, 2011). A escolha da melhor métrica de avaliação frequentemente depende do problema ou convicções de especialistas (Lucas et al, 2018). Logo, é importante que a análise dos resultados considere diferentes perspectivas sobre os subgrupos.…”

“…O Simple Search Discriminative Patterns Plus (SSDP+) é um algoritmo genético para mineração de subgrupos monoobjetivo com foco em data sets de alta dimensionalidade (Lucas et al, 2018). O algoritmo inicia com subgrupos de uma dimensão.…”

“…A Aplicação desse tipo de técnica tem alto custo computacional, principalmente em bases de dados com grande número de atributos e exemplos. No entanto, em 2018 foi proposto o SSDP+ (Lucas, Vimieiro & Ludermir, 2018), um algoritmo heurístico com foco em bases de dados com esse perfil.…”