Pareto Front Elite - Ishida, Celso Yoshikazu; Pozo, Aurora T. R. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2007: Anais do VI Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007)
Desde a última década, a análise ROC tem sido utilizada para comparações de algoritmos de aprendizado de máquina. A área abaixo da curva ROC (AUC) é considerada um critério relevante para lidar com dados não balanceados, custos de erros de classificação e ruídos. Um classificador com o maior valor de AUC indica que possui o melhor desempenho médio. Baseado nestas preferências, introduzimos um algoritmo de aprendizado de regras. A partir de um grande conjunto de regras, o algoritmo constrói uma Fronteira de Pareto utilizando os critérios de Sensitividade e Especificidade. Comparamos os resultados com outros algoritmos de indução de regras evidenciando que o novo algoritmo obtém um conjunto de regras com altos valores de AUC.