{"title":"Comparativo de Algoritmos de Machine Learning para Identificação de Moscas da Espécie Drosophila suzukii Através de Imagens das Asas","authors":"L. Sousa, C. Brandão, Iális Júnior","doi":"10.21528/cbic2019-49","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A metodologia foi validada com os m´etodos de validac¸˜ao cruzada K-Fold e Leave One Out e na utilizac¸˜ao de seis classificadores dis-tintos: K-Vizinhos Mais Pr´oximos, M´aquina de Vetor de Suporte, An´alise por Discriminante Linear, An´alise por Discriminante Quadr´atico, ´Arvore de Decis˜ao e Floresta Aleat´oria. Os resultados obtidos foram satisfat´orios, com taxas de acerto superiores a 90%, validando a metodologia sugerida em ambos os cen´arios considerados, demonstrando efic´acia na resoluc¸˜ao de problemas que possuam base de imagens de tamanho reduzido.","PeriodicalId":160474,"journal":{"name":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do 14. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21528/cbic2019-49","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
A metodologia foi validada com os m´etodos de validac¸˜ao cruzada K-Fold e Leave One Out e na utilizac¸˜ao de seis classificadores dis-tintos: K-Vizinhos Mais Pr´oximos, M´aquina de Vetor de Suporte, An´alise por Discriminante Linear, An´alise por Discriminante Quadr´atico, ´Arvore de Decis˜ao e Floresta Aleat´oria. Os resultados obtidos foram satisfat´orios, com taxas de acerto superiores a 90%, validando a metodologia sugerida em ambos os cen´arios considerados, demonstrando efic´acia na resoluc¸˜ao de problemas que possuam base de imagens de tamanho reduzido.