Estudos de expressão gênica têm sido de extrema importância, permitindo desenvolver terapias, exames diagnósticos, medicamentos e desvendar uma infinidade de processos biológicos. No entanto, estes estudos envolvem uma série de dificuldades: grande quantidade de genes, sendo que geralmente apenas um pequeno número deles está envolvido no problema estudado; presença de ruído nos dados analisados; entre muitas outras. O projeto de pesquisa deste mestrado consiste no estudo de algoritmos de indução de árvores de decisão; na definição de uma metodologia capaz de tratar dados de expressão gênica usando árvores de decisão; e na implementação da metodologia proposta como algoritmos capazes de extrair conhecimento a partir desse tipo de dados. A indução de árvores de decisão procura por características relevantes nos dados que permitam modelar precisamente um conceito, mas tem também a preocupação com a compreensibilidade do modelo gerado, auxiliando os especialistas na descoberta de conhecimento, algo importante nas áreas médica e biológica. Por outro lado, tais indutores apresentam relativa instabilidade, podendo gerar modelos bem diferentes com pequenas mudanças nos dados de treinamento. Este é um dos problemas tratados neste mestrado. Mas o principal problema tratado se refere ao comportamento destes indutores em dados de alta dimensionalidade, mais especificamente dados de expressão gênica: atributos irrelevantes prejudicam o aprendizado e vários modelos com desempenho similar podem ser gerados. Diversas técnicas foram exploradas para atacar os problemas mencionados, mas este estudo se concentrou em duas delas: windowing, que foi a técnica mais explorada e para a qual este mestrado propôs uma série de alterações com vistas à melhoria de seu desempenho; e lookahead, que procura construir a árvore levando em considerações passos subsequentes do processo de indução. Quanto ao windowing, foram explorados aspectos relacionados ao procedimento de poda das árvores geradas durante a execução do algoritmo; uso do erro estimado em substituição ao erro de treinamento; uso de ponderação do erro calculado durante a indução de acordo com o tamanho da janela; e uso da confiança na classificação para decidir quais exemplos utilizar na atualização da janela corrente. Com relação ao lookahead, foi implementada uma versão de um passo à frente, ou seja, para tomar a decisão na iteração corrente, o indutor leva em consideração a razão de ganho de informação do passo seguinte. Os resultados obtidos, principalmente com relação às medidas de desempenho baseadas na compreensibilidade dos modelos induzidos, mostram que os algoritmos aqui propostos superaram algoritmos clássicos de indução de árvores.

Gene expression studies have been of great importance, allowing the development of new therapies, diagnostic exams, drugs and the understanding of a variety of biological processes. Nevertheless, those studies involve some obstacles: a huge number of genes, while only a very few of them are really relevant to the problem at hand; data with the presence of noise; among others. This research project consists of: the study of decision tree induction algorithms; the definition of a methodology capable of handling gene expression data using decision trees; and the implementation of that methodology as algorithms that can extract knowledge from that kind of data. The decision tree induction searches for relevant characteristics in the data which would allow it to precisely model a certain concept, but it also worries about the comprehensibility of the generated model, helping specialists to discover new knowledge, something very important in the medical and biological areas. On the other hand, such inducers present some instability, because small changes in the training data might produce great changes in the generated model. This is one of the problems being handled in this Master's project. But the main problem this project handles refers to the behavior of those inducers when it comes to high-dimensional data, more specifically to gene expression data: irrelevant attributes may harm the learning process and many models with similar performance may be generated. A variety of techniques have been explored to treat those problems, but this study focused on two of them: windowing, which was the most explored technique and to which this project has proposed some variations in order to improve its performance; and lookahead, which builds each node of a tree taking into consideration subsequent steps of the induction process. As for windowing, the study explored aspects related to the pruning of the trees generated during intermediary steps of the algorithm; the use of the estimated error instead of the training error; the use of the error weighted according to the size of the current window; and the use of the classification confidence as the window update criterion. As for lookahead, a 1-step version was implemented, i.e., in order to make the decision in the current iteration, the inducer takes into consideration the information gain ratio of the next iteration. The results show that the proposed algorithms outperform the classical ones, especially considering measures of complexity and comprehensibility of the induced models.