Data Mining: o problema da seleção de atributos

O Problema da seleção de atributos
Alunos:
Cassius Busemeyer
Cristiane Luquetta

O problema da seleção de atributos
Classifique estas personalidades

Cientistas
Políticos
Jogadores
Revolucionários
Lutadores
Artistas
A tarefa de classificação pode ser feita de diversas maneiras

Canadá
Inglaterra
Austria
EUA
A tarefa de classificação pode ser feita de diversas maneiras
Polônia
China
Índia
Brasil
Argentina

Quais os melhores atributos?
Local de nascimento;
Altura;
Peso;
Idade;
Tipo sanguíneo;
Formação;
Atividade;
Renda;
...

Antes de tudo pensar em:
Para a função da base todos os atributos anteriores são necessários?
Como funciona o algoritmo?
Algum atributo pode influenciar muito nos resultados gerados?
Lembrar que:
Maior parte dos algoritmos leva em conta todos os atributos da base, não seleciona apenas um (como nos slides da apresentação).

Bases de dados
Tendência de grandes bases é tornar-se um “bando de dados” e não um banco de dados.
Se é necessário conhecimentos específicos um especilista pode dizer:
Atributos mais relevantes;
Atributos menos relevantes.
Isto pode melhorar resultados de qualquer algoritmo.
Instance Based Learning: os valores descritos nos atributos servem de comparação com novos exemplos.
Então, quais são os melhores exemplos?