Feature Selection: supporting the mining process on cyber-physical systems result datasets - Silva, Hebert; Basso, Tania; Moraes, Regina (Anais do Workshop de Testes e Tolerância a Falhas (WTF), 2021)
Os sistemas físicos cibernéticos (CPs) geralmente geram grandes conjuntos de dados durante os processos de monitoramento ou teste. Analisar esses resultados manualmente não é viável, pois requer um grande esforço humano. O aprendizado de máquina pode ser uma abordagem valiosa para apoiar essa análise e pode ajudar o profissional responsável a tomar decisões urgentes. Além disso, na maioria das vezes, esses conjuntos de dados contêm valores ausentes, extremos, duplicados ou defeituosos que podem inﬂuenciar os métodos de classificação geral, podendo se contornar esse problema com técnicas de seleção de recursos. No entanto, identificar todas as combinações possíveis de recursos e selecionar o melhor conjunto deles não é uma tarefa fácil. Neste trabalho, apresentamos um estudo de seleção de recursos para automatizar a análise de resultados de testes de CPs com o suporte de aprendizado de máquina. A ideia é identificar automaticamente um conjunto de atributos que otimizam a precisão do modelo escolhido. Três cenários que usam grandes quantidades de dados de sistemas físicos cibernéticos foram usados e os resultados da seleção de recursos foram surpreendentes em alguns casos.