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Combining Boosted Trees with Metafeature Engineering for Predictive Maintenance

Título
Combining Boosted Trees with Metafeature Engineering for Predictive Maintenance
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2016
Autores
Cerqueira, V
(Autor)
Outra
Pinto, F
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Sa, C
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Carlos Soares
(Autor)
FEUP
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 393-397
15th International Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA)
Stockholm Univ, Dept Comp & Syst Sci, Stockholm, SWEDEN, OCT 13-15, 2016
Outras Informações
ID Authenticus: P-00K-WFP
Abstract (EN): We describe a data mining workflow for predictive maintenance of the Air Pressure System in heavy trucks. Our approach is composed by four steps: (i) a filter that excludes a subset of features and examples based on the number of missing values (ii) a metafeatures engineering procedure used to create a meta-level features set with the goal of increasing the information on the original data; (iii) a biased sampling method to deal with the class imbalance problem; and (iv) boosted trees to learn the target concept. Results show that the metafeatures engineering and the biased sampling method are critical for improving the performance of the classifier.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 5
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