Proposta de um método para integração de conhecimento em classificação

Instituto Superior de Economia e Gestão.Os problemas considerados são problemas de classificação caracterizados por; 1) os objectos a classificar pertencem a uma de um conjunto de classes prédefinidas; 2) é conhecida a classificação de um conjunto de objectos (amostra); 3) todos os objectos são descritos por um conjunto de atributos. Esta categoria de problemas designa-se por problemas de classificação supervisada. Neste trabalho é proposto um método que permite tomar em consideração a informação incluída na amostra e conhecimento pericial sobre o domínio dos objectos a classificar. Os objectivos são: 1) definir uma regra de decisão para classificar a totalidade dos objectos; 2) tirar partido do conhecimento pericial para definir essa regra; 3) captar, em estruturas que descrevem o domínio dos objectos, o conhecimento envolvido no processo de classificação. A abordagem seguida consiste em desenvolver um método de classificação cujo suporte estrutural é uma árvore de decisão. O método auxilia, no decorrer do processo de classificação, o perito/decisor a formular hipóteses sobre o domínio dos objectos e permite estruturar e integrar o conhecimento pericial e a informação da amostra. O conhecimento resultante é incorporado em duas estruturas, uma árvore de classificação e um grafo bayesiano. O grafo bayesiano é um modelo qualitativo (gráfico) e quantitativo (probabilístico) de relações de causa-efeito entre as variáveis envolvidas. É apresentada uma implementação do método em C-PROLOG e uma aplicação a um problema real.N/