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Título: Imputação de dados faltantes via algoritmo EM e rede neural MLP com o método de estimativa de máxima verossimilhança para aumentar a acurácia das estimativas
Autor(es): Ribeiro, Elisalvo Alves
Orientador: Montesco, Carlos Alberto Estombelo
Resumo: Base de dados com valores faltantes é uma ocorrência frequentemente encontrada no mundo real, sendo as causas deste problema são originadas por motivos diversos (falha no equipamento que transmite e armazena os dados, falha do manipulador, falha de quem fornece a informação, etc.). Tal situação pode tornar os dados inconsistentes e inaptos de serem analisados, conduzindo às conclusões muito enviesadas. Esta dissertação tem como objetivo explorar o emprego de Redes Neurais Artificiais Multilayer Perceptron (RNA MLP), com novas funções de ativação, considerando duas abordagens (imputação única e imputação múltipla). Primeiramente, é proposto o uso do Método de Estimativa de Máxima Verossimilhança (EMV) na função de ativação de cada neurônio da rede, em contrapartida à abordagem utilizada atualmente, que é sem o uso de tal método, ou quando o utiliza é apenas na função de custo (na saída da rede). Em seguida, são analisados os resultados destas abordagens em comparação com o algoritmo Expectation Maximization (EM) que é o estado da arte para tratar dados faltantes. Os resultados obtidos indicam que ao utilizar a Rede Neural Artificial MLP com o Método de Estimativa de Máxima Verossimilhança, tanto em todos os neurônios como apenas na função de saída, conduzem a uma imputação com menor erro. Os resultados experimentais foram avaliados via algumas métricas, sendo as principais o MAE (Mean Absolute Error) e RMSE (Root Mean Square Error), as quais apresentaram melhores resultados na maioria dos experimentos quando se utiliza a RNA MLP abordada neste trabalho para fazer imputação única e múltipla.
Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais MLP
Citação: RIBEIRO, Elisalvo Alves. Imputação de dados faltantes via algoritmo EM e rede neural MLP com o método de estimativa de máxima verossimilhança para aumentar a acurácia das estimativas. 2015. 162 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2015.