Comparación entre svm y regresión logística: ¿cuál es más recomendable para discriminar?

La clasificación de individuos es un problema muy común en el trabajo estadístico aplicado. Si X es un conjunto de datos de una población en la que sus elementos pertenecen a g clases, el objetivo de los métodos de clasificación es determinar a cuál de ellas pertenecerá una nueva observación. Cuando g = 2, uno de los métodos más utilizados es la regresión logística. Recientemente, las Máquinas de Soporte Vectorial se han convertido en una alternativa importante. En este trabajo se exponen los principios básicos de ambos métodos y se da respuesta a la pregunta de cuál es más recomendable para discriminar, vía simulación. Finalmente, se presenta una aplicación con datos provenientes de un experimento con microarreglos.

• Autores: Salazar, Diego Alejandro; Vélez, Jorge Iván; Salazar, Juan Carlos
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/41040
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/41040; http://bdigital.unal.edu.co/31137/
• Palabra clave: clasificación; genética; máquinas de soporte vectorial; regresión logística; simulación; Classification; Genetics; Logistic regression; Simulation; Support vector machines
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional