SplitGen: algoritmo evolutivo para división de datos en conjuntos pequeños
La decisión comúnmente adoptada en escenarios con abundantes datos, es la división aleatoria de los mismos. Sin embargo, cuando los datos escasean, esta decisión puede no ser la más apropiada. Se introduce SplitGen que es un algoritmo evolutivo diseñado para optimizar la división del conjunto de dat...
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178458 |
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I19-R120-10915-1784582025-04-25T20:07:34Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/178458 SplitGen: algoritmo evolutivo para división de datos en conjuntos pequeños Chiarvetto Peralta, Lucila Brignole, Nélida Beatriz 2024-08 2024 2025-04-25T13:27:24Z es Ciencias Informáticas Bases de datos pequeñas Algoritmos evolutivos Distancia de Mahalanobis Distancia de Wasserstein Algoritmos genéticos La decisión comúnmente adoptada en escenarios con abundantes datos, es la división aleatoria de los mismos. Sin embargo, cuando los datos escasean, esta decisión puede no ser la más apropiada. Se introduce SplitGen que es un algoritmo evolutivo diseñado para optimizar la división del conjunto de datos basado en un criterio de distancias. Su enfoque busca garantizar que los subconjuntos sean los más representativos posibles del conjunto original, mitigando el riesgo de introducir sesgos en la evaluación del modelo. La implementación se realizó en Python utilizando la librería DEAP. Se comparo su desempeño contra una búsqueda aleatoria, evaluando las soluciones mediante la pseudo distancia de Mahalanobis y la distancia de Wasserstein. Se observó un mejor desempeño del algoritmo gen ético, especialmente cuando el tamaño del conjunto de datos esta entre 1000 y 10000 observaciones, y en distribuciones uniformes comparadas con las normales, sugiriendo una mayor dificultad en presencia de curtosis y valores atípicos. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 28-41 |
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La decisión comúnmente adoptada en escenarios con abundantes datos, es la división aleatoria de los mismos. Sin embargo, cuando los datos escasean, esta decisión puede no ser la más apropiada. Se introduce SplitGen que es un algoritmo evolutivo diseñado para optimizar la división del conjunto de datos basado en un criterio de distancias. Su enfoque busca garantizar que los subconjuntos sean los más representativos posibles del conjunto original, mitigando el riesgo de introducir sesgos en la evaluación del modelo. La implementación se realizó en Python utilizando la librería DEAP. Se comparo su desempeño contra una búsqueda aleatoria, evaluando las soluciones mediante la pseudo distancia de Mahalanobis y la distancia de Wasserstein. Se observó un mejor desempeño del algoritmo gen ético, especialmente cuando el tamaño del conjunto de datos esta entre 1000 y 10000 observaciones, y en distribuciones uniformes comparadas con las normales, sugiriendo una mayor dificultad en presencia de curtosis y valores atípicos. |
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