An Iterative Decision Tree Threshold Filter - Netto, Oscar Picchi; Baranauskas, José Augusto (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2012)
Neste trabalho é proposto e analisado um novo filtro para seleção de atributos utilizando um método iterativo com árvores de decisão. Utilizando diversas bases biomédicas, o filtro foi avaliado em capacidade de compressão e valor AUC (Area Under Curve) para três cenários. Em média, o filtro foi capaz de compactar 50% dos dados. As análises dos valores AUC comparando todos os atributos contra aqueles atributos selecionados não produziu perda de desempenho significativa nos cinco algoritmos de aprendizado de máquina testados.