Enriquecimento de Dados com Base em Estatísticas de Grafo de Similaridade para Melhorar o Desempenho em Modelos de ML Supervisionados de Classificação

Enriquecimento de Dados com Base em Estatísticas de Grafo de Similaridade para Melhorar o Desempenho em Modelos de ML Supervisionados de Classificação. Barchilon, N., Lopes, H., Kalinowski, M., & Perez, J. In Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, pages 220–233, 2024. SBC.

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Esta pesquisa propõe um método para o enriquecimento de conjuntos de dados tabulares utilizando estatísticas de grafo, visando melhorar o desempenho de modelos de ML supervisionados de classificação. O método constrói um grafo a partir da similaridade entre as instâncias do conjunto de dados e extrai características do grafo para enriquecer o conjunto de dados original. Avaliado em 10 conjuntos de dados públicos de diferentes áreas do conhecimento, com 7 modelos de aprendizado de máquina, o método proporcionou um aumento médio de 4,9% na acurácia. Os resultados demonstram a efetividade do método como uma alternativa para melhorar o desempenho de modelos em cenários que conjuntos de dados carecem das características necessárias para as abordagens tradicionais de enriquecimento com a utilização de grafo.

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