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Tékhne - Revista de Estudos Politécnicos

versão impressa ISSN 1645-9911

Resumo

CRUZ, Armando  e  CORTEZ, Paulo. Data Mining via Redes Neuronais Artificiais e Máquinas de Vectores de Suporte. Tékhne [online]. 2009, n.12, pp.99-118. ISSN 1645-9911.

Este artigo pretende esclarecer quais as vantagens de dois modelos não lineares de Data Mining: as Redes Neuronais Artificiais (RNA) e as Máquinas de Vectores de Suporte (MVS). Em particular, pretende-se medir o desempenho destas técnicas quando aplicadas a tarefas de classificação e regressão, comparando-as com outras técnicas (i.e. Árvores de Decisão/Regressão). Assim, fez-se uma análise de ferramentas de software que implementam os modelos referidos, tendo-se escolhido duas aplicações de utilização livre (i.e. o ambiente R e o Weka) para conduzir as experiências efectuadas. Foram utilizados diversos problemas do mundo real, sendo que os resultados obtidos revelam que as MVS obtêm em geral melhores previsões, sendo seguidas pelas RNA.

Palavras-chave : Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados; Data Mining; Redes Neuronais Artificiais; Máquinas de Vectores de Suporte; Classificação; Regressão.

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