Método de inducción de reglas de clasificación oblicuas mediante un algoritmo evolutivo

En este articulo presentamos un nuevo metodología denominado OBLIC, para inducción de reglas de clasificación oblicuas no jerárquicas a partir de un conjunto de datos etiquetados. La base del método es un algoritmo evolutivo con codificación real para los individuos y basado en la estrategia de Pittsburgh. Así, cada individuo esta compuesto por un conjunto de reglas de clasificación que dividen el espacio de búsqueda en regiones para cada una de las clases del conjunto de datos. La función de bondad determina la exactitud de cada individuo mediante la exploración de estas regiones. El modelo de clasificación es deducido a partir del mejor individuo obtenido durante el proceso evolutivo. Para analizar los resultados se ofrece una comparativa entre OBLIC, C4.5 y 0C1 sobre un conjunto de bases de datos del UCI Repositorio.

• Autores: Álvarez Macías, José Luis; Mata Vázquez, Jacinto; Riquelme Santos, José Cristóbal
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2002
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/9062
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/9062
• Palabra clave: Innovaciones tecnológicas; Ciencia de los computadores; Desarrollo de tecnología; Ingeniería de sistemas; Investigaciones; Tecnologías de la información y las comunicaciones; TIC´s; Technological innovations; Computer science; Technology development; Systems engineering; Investigations; Information and communication technologies; ICT's; Data mining; Supervised learning; Classification; Evolutionary algorithms; Desarrollo tecnológico; Innovaciones tecnológicas; Ciencias de la computación; Tecnologías de la información y la comunicación; Investigación; Minería de datos; Aprendizaje supervisado; Clasificación; Algoritmos evolutivos
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