Exploring conditional missing patterns for automated bacteria identification using MALDI-TOF MS data - Rocha, J. C. F. da; Campos Jr., A.; Etto, R. M.; Galvão, C. W.; Fedacz, G. L.; Silva, R. R. da; Oliveira, A. S. S. (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2023)
A aprendizagem de classificadores para identificação automática de bactérias a partir fingerprints de espectrometria MALDI-TOF requer o tratamento de conjuntos de dados incompletos cuja ausência dos dados é condicional à hipótese de classificação (CMP). CMP é um padrão de perda não-aleatória (MNAR) que fornece evidencias para classificação. Uma estratégia para tratar o CMP é aplicar a estratificação de características. Considerando isto, este trabalho avaliou a eficácia da estratificação no treinamento de classificadores naive Bayes com a realização de dois experimentos. O primeiro, comparou o desempenho preditivo de classificadores categóricos, treinados sobre dados estratificados, com o desempenho de classificadores Gaussianos treinados em dados previamente imputados. O segundo experimento estimou o impacto do desbalanceamento de classe na diferença dos desempenhos dos classificadores Gaussianos e categóricos. Os resultados da ANOVA sugere que a estratificação de características induz a aprendizagem de classificadores mais acurados. A análise de correlção mostrou que o desbalanceamento de classes teve pouca influência sobre a diferença no desempenho dos classificadores.