Impacto das Generalizações da Integral de Choquet no Modelo ML TSKC FS: Um análise comparativo - Condori, Karina; Dimuro, Graçaliz; Suarez, Julian; Santos, Helida; Lucca, Giancarlo; Asmus, Tiago (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática TeóricaDO - 10.5753/weit.2025.40436, 2025)
Este artigo investiga o impacto de diferentes generalizações da Integral de Choquet no desempenho do modelo neuro-fuzzy ML-TSKC FS, voltado para tarefas de classificação multi-rótulo. Foram avaliadas 25 variações do modelo, combinando quatro versões da integral ( CT, CC, CF e CF1F2 ) e a Integral de Choquet Clássica (CO) com cinco medidas fuzzy (uniforme, relativa, produto, potência e ponderada). Os experimentos foram conduzidos em sete bases de dados benchmark com características distintas, utilizando quatro métricas clássicas da literatura: Average Precision (AP), Coverage (CV), Ranking Loss (RL) e Hamming Loss (HL). O objetivo deste estudo é oferecer recomendações práticas para selecionar a melhor combinação entre os pares de Integral de Choquet e medida fuzzy, conforme o critério de desempenho desejado.