Classificação Associativa Utilizando Seleção e Construção de Regras: um Estudo Comparativo - Batista, Gustavo E. A. P. A.; Prati, Ronaldo C.; Monard, Maria Carolina; Giusti, Rafael; Milar, Claudia R. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2007: Anais do VI Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007)
Classificação associativa é uma abordagem híbrida que tem se mostrado bastante competitiva com outros classificadores simbólicos. Nessa abordagem, regras de associação com o atributo classe como conseqüente são utilizadas como classificador. Uma limitação dessa abordagem é o grande número de regras geradas, sendo muitas delas redundantes. Para contornar essa limitação, foram propostos dois métodos de seleção de regras baseado na análise ROC: ROCCER, baseado em busca no espaço ROC; e GARSS, que aplica algoritmo genético para selecionar um subconjunto de regras que maximize a medida AUC. Neste trabalho, apresentamos o MORLEA, que utiliza um algoritmo genético multi-objetivo para aprimorar as regras em vez de selecionálas. Resultados experimentais mostram que o MORLEA é capaz de induzir um classificador com número de regras inferior quando comparado com o classificador constituído de todas as regras de associação de classificação, e ao mesmo tempo que apresenta precisão semelhante a do algoritmo C4.5