Selección de variables en problemas anchos con alta correlación
El aprendizaje automatizado es un área de la inteligencia artificial que ha estado en auge desde hace ya varios años. Su utilidad en la creación de modelos de predicción en base a observaciones ha generado el surgimiento de múltiples métodos de entrenamiento. Sin embargo, la complejidad de los probl...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis tesis de grado publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario
2014
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://www.fceia.unr.edu.ar/lcc/t523/ http://hdl.handle.net/2133/3553 http://hdl.handle.net/2133/3553 |
| Aporte de: |
| Sumario: | El aprendizaje automatizado es un área de la inteligencia artificial que ha estado en auge desde hace ya varios años. Su utilidad en la creación de modelos de predicción en base a observaciones ha generado el surgimiento de múltiples métodos de entrenamiento. Sin embargo, la complejidad de los problemas de hoy en día los hace impracticables por el mero número de variables en juego (problemas anchos). Los métodos de selección de variables ayudan a corregir esto eliminando de la ecuación variables irrelevantes y redundantes que dificultan tanto el modelado como su interpretación.
En esta tesina se analiza la problemática de la correlación entre variables en problemas anchos considerando algoritmos recientes y se presenta uno propio, teniendo no sólo en cuenta la selección de variables independientes y relevantes sino también la estabilidad de la misma. |
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