{en_GB=Feature Selection and Optimization on Naive Bayes modeling using Genetic Algorithm} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O ponto inicial de qualquer implementação de Aprendizagem Automática são as features de entrada do modelo. Quando o espaço que define as features de entrada torna a sua seleção proibitiva através do uso de um algoritmo de pesquisa exaustiva, uma estratégia evolutiva pode ser uma alternativa viável. Neste trabalho, uma arquitetura automática para seleção e otimização de features de entrada é proposta, otimizando à sua saída, a taxa de acerto do modelo Naive Bayes estimada com recurso a um esquema de rotação. O Foreign Exchange Market serve como caso de estudo, pois ao usar análise técnica como entrada do modelo, o problema torna-se numa explosão combinatória. A arquitetura proposta melhora a taxa de acerto, em comparação com um modelo não otimizado, de 51,39% para 53,95% no período de teste. Através do algoritmo t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding é feita uma tentativa de visualização das regras alcançadas pelo modelo., en=The starting point in every Machine Learning model application is the input features. When it is unfeasible to search the input feature space with an Exhaustive Algorithm, an Evolutionary Strategy might be an alternative. In this work, an architecture for automatic feature selection and searching is proposed, using a Genetic Algorithm to optimize the Naive Bayes Cross Validated model output estimation. Capital Markets, specifically the Foreign Exchange Market, provides the case study, since when using Technical Analysis as the input features, the problem becomes a combinatorial explosion. The proposed architecture improves the accuracy of the unoptimized system from 51,39% to 53,95% in the test set. An attempt of model visualization is made using the algorithm t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding.}

Discussão: maio 19, 2017, 15:45

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

Gonçalo Faria Abreu (ist165363)

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar