Análise da relação entre medidas de complexidade de dados e o desempenho de classificadores - Nogueira, Vitor Lisboa; Brun, André (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware); 2025: Anais do XXII Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias AbertasDO - 10.5753/latinoware.2025.15881, 2025)
Este trabalho investiga a relação entre descritores de complexidade de conjuntos de dados e o desempenho de classificadores. O objetivo central foi analisar se classificadores treinados com dados de complexidade similar apresentam desempenhos semelhantes em termos de acurácia. Foram utilizadas medidas de complexidade agrupadas em três categorias: sobreposição, separabilidade das classes e características de geometria, topologia e densidade dos dados. O experimento, que foi conduzido sobre 26 bases de dados, indicou que algumas métricas apresentam relação significativa com o desempenho dos classificadores. Dentre elas, destacam-se L1, T1, F2 e L2, que mostraram comportamento mais alinhado à acurácia. Em contrapartida, F3, N1, F4 e N3 foram as métricas com menor similaridade. Esses achados contribuem para uma compreensão mais profunda sobre o impacto das caracter ísticas intrínsecas dos dados na tarefa de classificação indicando que um conhecimento prévio dos descritores de complexidade pode auxiliar na estimação da taxa de acertos dos modelos de classificação.