Análise de Classificadores Paramétricos e Não Paramétricos para Técnica de Classificação usando WEKA

No campo do Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, muito trabalho foi realizado para construir novas técnicas/classificadores de classificação e muita pesquisa está em andamento para construir novos classificadores com a ajuda de técnicas inspiradas na natureza, como Algoritmo Genético, Otimização por Colônia de Formigas, Otimização por Colônia de Abelhas, Rede Neural, Otimização por Enxame de Partículas, etc. Muitos pesquisadores forneceram estudos/análises comparativas de técnicas de classificação. Mas este artigo trata de outra forma de análise de técnicas de classificação, isto é, análise de classificadores paramétricos e não paramétricos. Este artigo identifica classificadores paramétricos e não paramétricos que são usados no processo de classificação e fornece uma representação em árvore desses classificadores. Para fins de análise, quatro classificadores são usados, dos quais dois são paramétricos e os restantes são de natureza não paramétrica.