BioF4C-Frame: A Framework for Feature Preparation and Selection applied to Ecological Data Classification - Cerqueira, Luma Rios; Dorneles, Carina F.; Werner, Simone S. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais Estendidos do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
A seleção de atributos é essencial para melhorar modelos de classificação em bases biológicas, especialmente aquelas com alta dimensionalidade e inconsistências, como dados de incidência de espécies de plantas, algas e fungos. Esses dados apresentam variáveis redundantes, desequilíbrio entre classes e inconsistências taxonômicas, afetando desempenho e interpretabilidade. Apesar do potencial, a seleção de atributos é pouco explorada em contextos ecológicos e botânicos, sobretudo em hotspots como a Mata Atlântica. Este estudo apresenta o BioF4C-Frame, um framework modular que integra pré-processamento, funções de similaridade, estratégias de seleção e modelos de classificação. A análise empírica avalia como métodos como o LASSO interagem com classificadores como Random Forest, Árvores de Decisão, Naïve Bayes, Redes Neurais e Regressão Logística. O Random Forest obteve o melhor desempenho, lidando bem com dados ecológicos complexos e desbalanceados. LASSO e Redes Neurais apresentaram ganhos modestos, especialmente após deduplicação de campos de autoria taxonômica com funções de similaridade. O estudo propõe práticas de seleção para dados de biodiversidade, aprimora a confiabilidade da classificação e indica lacunas para pesquisas futuras.