O algoritmo Cart pelo critério de Gini na tarefa de classificação da Shell Orion Data Mining Engine

dc.contributor.advisorGarcia, Merisandra Côrtes de Mattos
dc.contributor.authorRaimundo, Lidiane Rosso
dc.coverage.spatialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
dc.date.accessioned2026-04-30T23:27:57Z
dc.date.available2026-04-30T23:27:57Z
dc.date.created2007-07
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso apresentado para obtenção do Grau de Bacharel em Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense.pt_BR
dc.description.abstractO avanço computacional no que se refere ao processamento e armazenamento contribuiu para a formação de grandes repositórios de dados, tornando-se necessário o desenvolvimento de tecnologias destinadas à análise de informações e obtenção de novos conhecimentos. Dentre essas tecnologias o data mining constitui-se como uma das alternativas, pois é a principal etapa do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, utilizando para isso ferramentas computacionais. Essas ferramentas são em sua maioria comerciais, sendo que no Grupo de Pesquisa em Inteligência Computacional da UNESC encontra-se em desenvolvimento o projeto de uma shell gratuita denominada Orion Data Mining Engine. Esta pesquisa faz parte deste projeto e fundamentou-se na modelagem matemática e implementação do algoritmo CART para indução de árvores de decisão na tarefa de classificação do processo de data mining da Shell Orion. Na realização dos testes verificou-se que as árvores de decisão são representações simples do conhecimento e um meio eficiente de construir classificadores que estabelecem classes baseadas nos atributos de um conjunto de dados.pt_BR
dc.identifier.urihttp://unesc.acessoacademico.com.br/handle/1/12315
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectData Miningpt_BR
dc.subjectAlgoritmo CARTpt_BR
dc.subjectShell Orion Data Mining Enginept_BR
dc.titleO algoritmo Cart pelo critério de Gini na tarefa de classificação da Shell Orion Data Mining Enginept_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR

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