Algoritmos com capacidade classe-incremental, em que é preciso manter modelos de classificação atualizados a partir de dados que aparecem ao longo do tempo, são importantes em diversas aplicações. Apresentamos neste artigo um algoritmo para atualização de florestas de caminhos ótimos capaz de incluir uma nova instância mantendo as propriedades das árvores de caminhos ótimos. Além de uma prova demonstrando que o algoritmo mantém a estrutura das árvores de caminhos ótimos em tempo linear, as evidências experimentais demonstram a aplicabilidade do método, que partindo de um modelo limitado, e após a inclusão de múltiplas instâncias, é capaz de alcançar a mesma acurácia de um classificador treinado considerando o conjunto completo de treinamento.
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