Processamento de Dados Massivos/Projeto e implementação de aplicações Big Data/Classificação associativa incremental (LAC): diferenças entre revisões
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== Lazy Associative Classification (LAC) ==
Lazy Associative Classification (LAC) é um algoritmo de classificação associativo proposto por Veloso et al. (2006) <ref name="lac">[http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1193367 Veloso et al.], </ref> . LAC é um algoritmo não paramétrico baseado em exemplos (conjunto de treinamento), ou seja, o processo de aprendizado se dá pela indução de um modelo de classificação durante a etapa de treino.
De acordo com Veloso et al. (2006) LAC não usa nenhuma estratégia para minimização de erros ou suposições inválidas sobre a distribução dos dados. Assim, as regras estraídas são aplicadas para descrever os dados e estimar as probabilidades de uma determinada instância de teste pertencer a cada classe. O LAC gera, para cada instância de teste, um modelo sob demanda durante o processo de treinamento.
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