CbDGen: Uma ferramenta de geração de dados sintéticos baseada na complexidade - França, Thiago; Miranda, Péricles; Prudêncio, Ricardo; Nascimento, André (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2020: Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2020.12123, 2020)
Ferramentas de geração de bases de dados sintéticos ganharam atenção como uma alternativa para a avaliação eficaz de classificadores. Como são altamente configuráveis, as ferramentas possibilitam a criação de bases com características específicas, permitindo a avaliação do classificador em diferentes cenários. Este trabalho propõe a CbDGen, uma ferramenta para geração de bases sintéticas baseada em complexidade de dados. Com uma interface simples e parametrizável, a CbDGen possibilita a inserção de informações básicas (i.e., número de classes, atributos), a seleção de diferentes distribuições e nível de ruído. O seu grande diferencial é permitir que a escolha do tipo de complexidade desejado (i.e., balanceamento, separabilidade), bem como o nível desta complexidade. Os resultados mostraram que a CbDGen é capaz de produzir bases sintéticas aderentes às escolhas realizadas pelo usuário, se mostrando uma plataforma propícia para a avaliação de classificadores.