Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Oráculos K-Vizinhos Mais Próximos
Método DES que avalia a competência dos classificadores nos k vizinhos mais próximos da instância de teste para determinar quais usar para a previsão final.
Região de Competência
Zona do espaço de características definida pelos vizinhos mais próximos de uma instância de teste, utilizada para avaliar a competência local dos classificadores.
DES-KNN
Técnica de seleção dinâmica que utiliza o algoritmo dos k vizinhos mais próximos para definir a região de competência e avaliar o desempenho local dos classificadores.
Mapa de Competência
Representação espacial das zonas de competência de cada classificador no conjunto, permitindo identificar visualmente as regiões onde cada modelo se destaca.
Estimativa de Precisão Local
Processo de avaliação do desempenho de um classificador baseado na sua precisão em instâncias semelhantes na região de competência local.
Poda de Conjunto
Técnica de redução do tamanho de um conjunto, eliminando classificadores redundantes ou de baixo desempenho antes ou durante a seleção dinâmica.
DES-Clustering
Abordagem de seleção dinâmica que utiliza algoritmos de clustering para identificar grupos de instâncias semelhantes e avaliar a competência dos classificadores em cada cluster.
Meta-Aprendizagem para DES
Utilização de meta-aprendizagem para prever a competência dos classificadores com base em meta-características extraídas das instâncias e dos desempenhos passados.
Diversidade de Competência
Medida da variação nas áreas de competência entre diferentes classificadores de um conjunto, essencial para uma seleção dinâmica eficaz.
Integração Dinâmica de Conjuntos
Processo de combinação das previsões dos classificadores selecionados dinamicamente, frequentemente utilizando pesos baseados na sua competência local estimada.
Seleção Dinâmica Online
Variante DES adaptada a fluxos de dados onde a seleção e a avaliação da competência são realizadas em tempo real com dados em evolução.
Paisagem de Desempenho
Representação multidimensional do desempenho dos classificadores através de diferentes regiões do espaço de características, guiando a seleção dinâmica.
DES Híbrida
Abordagem que combina várias técnicas de seleção dinâmica, como clustering e k-NN, para melhorar a robustez e a precisão da seleção.
Nível de Competência
Pontuação quantitativa que avalia o grau de especialização de um classificador para uma instância específica, utilizada como critério principal nos métodos DES.
DES Baseada em Limiares
Método de seleção que utiliza limiares de competência predefinidos para decidir quais classificadores incluir no subconjunto de previsão.
Seleção Dinâmica de Classificador
Variante de DES onde apenas o melhor classificador (em vez de um subconjunto) é selecionado para cada instância com base na sua competência local máxima.