Tecnologias relacionadas à classificação possuem grande potencial de utilização prática. Notadamente, a geração de classificadores, a análise de seus desempenhos e a seleção do melhor classificador dentre os que foram gerados é feita muitas vezes de maneira não automática. Consequentemente, dado um problema de classificação, é de grande importância e interesse uma solução computacional que ofereça diversas técnicas de geração de classificadores e critérios para análise de desempenho, selecionando automaticamente os melhores classificadores. Ao oferecer várias técnicas de geração de classificadores, essa solução pode ser útil na comparação de diversas abordagens. Além disso, para um especialista em projeto de classificadores, tal solução possibilita sua concentração nas características que sejam mais relevantes e dependentes de contexto como, por exemplo, entendimento e modelagem do problema. Para os não especialistas interessados ou envolvidos num processo de classificação, a solução pode compor uma camada de abstração dos aspectos de geração de classificadores e análise de desempenho. Dentre as diversas técnicas para geração de classificadores existentes, algumas são baseadas em indução a partir de exemplos. Tomando como ponto de partida três dessas técnicas e uma abordagem estatística para análise de desempenho, investigou-se de forma geral alguns de seus princípios teóricos e práticos. Com base nessa investigação, estudou-se a plataforma R para viabilizar a solução computacional desejada. O fruto desse estudo e dessa investigação é um arcabouço contendo técnicas de geração de classificadores e seleção automática dos melhores classificadores por análise de desempenho. Experimentos utilizando o ambiente R, técnicas nele implementadas e um pacote especialmente desenvolvido ilustram a viabilidade da solução proposta.

not available