@PHDTHESIS{ 2024:2129242111, title = {Algoritmos genético para imputação múltipla de dados na classificação multirrótulo}, year = {2024}, url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/5255", abstract = "Dados ausentes são um problema prevalente que requer atenção, uma vez que a maioria das técnicas de análise de dados não consegue lidar com isso. Esse problema é particularmente crítico em Classificação Multi-rótulo (MLC), onde poucos estudos têm investigado dados ausentes nesse domínio de aplicação. MLC difere da Classificação de Monorrótulo (SLC) ao permitir que uma instância seja associada a várias classes. A classificação de filmes é um exemplo didático, já que um filme pode ser classificado como “drama” e “biografia” simultaneamente. Um dos métodos mais comuns de tratamento de dados ausentes é por meio da imputação de dados, a qual busca valores plausíveis para preencher os ausentes. Nesse cenário, essa tese apresenta um novo método de imputação baseado em um algoritmo genético multiobjetivo para otimizar múltiplas imputações de dados, chamado Imputação Múltipla de Dados na Classificação Multirrótulo por meio de um Algoritmo Genético, ou simplesmente EvoImp. Aplicamos o método proposto em aprendizado multirrótulo e avaliamos seu desempenho usando seis bancos de dados sintéticos, considerando vários cenários de distribuição de valores ausentes. O método foi comparado com outras estratégias de imputação do estado-da-arte, como K-Means Imputation (KMI) e Weighted K-Nearest Neighbors Imputation (WKNNI). Os resultados comprovaram que o método proposto superou o baseline em todos os cenários, alcançando as melhores medidas de avaliação considerando: Exact Match, Acurácia e Hamming Loss. Os resultados superiores foram consistentes em diferentes domínios e tamanhos de conjuntos de dados, demonstrando a robustez do EvoImp. Assim, o EvoImp representa uma solução viável para o tratamento de dados ausentes em aprendizado multirrótulo.", publisher = {Universidade Federal do Maranhão}, scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET}, note = {DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET} }