Algoritmos Genéticos Multi-objetivo para a Seleção de Atributos - Spolaôr, Newton; Lorena, Ana Carolina; Lee, Huei Diana (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2011)
A ocorrência de atributos irrelevantes e/ou redundantes em Bases de Dados pode prejudicar o desempenho de processos computacionais de extração de conhecimento, o que motiva a aplicação da tarefa de Seleção de Atributos. Os Algoritmos Genéticos Multi-objetivo podem contribuir para identificar subconjuntos de atributos que otimizam combinações entre diferentes medidas ou critérios de importância de atributos, eventualmente conflitantes. Este trabalho apresenta o uso de Algoritmos Genéticos Multi-objetivo para a Seleção de Atributos, investigando o uso de distintas combinações de critérios de importância de atributos em dados rotulados e não-rotulados.