APLICAÇÃO DO MÉTODO JRIP EM VARIADOS BANCOS DE DADOS
Resumo
Introdução: o algoritmo JRip é um método de classificação que utiliza poda incremental reduzida de erro, para proceder ao tratamento de todas as instâncias e se chegar a uma tomada de decisão baseando-se em regras, que, por sua vez, induz os dados de treinamento através de sequências lógicas. Objetivo: Analisar o comportamento do algoritmo JRip em bancos de dados com diferentes características. Metodologia: uma investigação do tipo descritiva exploratória, na qual foram utilizados os Algoritmos de Fragmentação do Weka-Cross-Validation (Folds) e Percentage Split em dez bases de dados, a partir de critérios de classificação pré-estabelecidos para o processamento dos dados. Resultados: Por meio dessas rotas de análise, percebeu-se que o JRip obteve concordância quase perfeita com 50% dos bancos de dados. Desses, os que tiveram melhor taxa de acerto foram o Hypothyroid (99.34%), Nursery (96.84%) e Vote (95.63%). Os melhores resultados foram obtidos após o processamento dos dados com o Cross-Validation, enquanto, no Percentage Split, os resultados foram melhorando à medida que se aumentava o percentual. Mas, ainda assim, as alterações não foram satisfatórias para superar os resultados obtidos pelo Cross-Validoatin. Conclusões: preconiza que o algoritmo JRip é um bom classificador para bancos da área da saúde. Porém, mais estudos envolvendo o método isolado precisam ser realizados para garantir a sua eficácia em múltiplos bancos de dados.
Palavras-chave: Banco de dados; Classificador; JRip; WEKA.
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