Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10953/864
Título: Modelos híbridos de aprendizaje basados en instancias y reglas para Clasificación Monotónica
Autoría: GARCÍA FERNÁNDEZ, JAVIER
Dirección: CANO DE AMO, JOSÉ RAMÓN
GARCÍA LÓPEZ, SALVADOR
Departamento: Universidad de Jaén. Departamento de Informática
Resumen: En los problemas de clasificación supervisada, el atributo respuesta depende de determinados atributos de entrada explicativos. En muchos problemas reales el atributo respuesta está representado por valores ordinales que deberían incrementarse cuando algunos de los atributos explicativos de entrada también lo hacen. Estos son los llamados problemas de clasificación con restricciones monotónicas. En esta Tesis, hemos revisado los clasificadores monotónicos propuestos en la literatura y hemos formalizado la teoría del aprendizaje basado en ejemplos anidados generalizados para abordar la clasificación monotónica. Propusimos dos algoritmos, un primer algoritmos voraz, que require de datos monotónicos y otro basado en algoritmos evolutivos, que es capaz de abordar datos imperfectos que presentan violaciones monotónicas entre las instancias. Ambos mejoran el acierto, el índice de no-monotonicidad de las predicciones y la simplicidad de los modelos sobre el estado-del-arte
In supervised prediction problems, the response attribute depends on certain explanatory attributes. Some real problems require the response attribute to represent ordinal values that should increase with some of the explaining attributes. They are called classification problems with monotonicity constraints. In this thesis, we have reviewed the monotonic classifiers proposed in the literature and we have formalized the nested generalized exemplar learning theory to tackle monotonic classification. Two algorithms were proposed, a first greedy one, which require monotonic data and an evolutionary based algorithm, which is able to address imperfect data with monotonic violations present among the instances. Both improve the accuracy, the non-monotinic index of predictions and the simplicity of models over the state-of-the-art.
Palabras clave: Clasificación monotónica
Aprendizaje basado en Instancias
Inducción de reglas
Ejemplos generalizados anidados
Algoritmos evolutivos
Monotonic classification
Instance-based learning
Rule induction
Nested generalized examples
Evolutionary Algorithms
Patrocinador: Tesis Univ. Jaén. Departamento de Informática
Editorial: Jaén : Universidad de Jaén
ISBN: 978-84-9159-070-5
Citación: p.[http://hdl.handle.net/10953/]
Aparece en las colecciones: Tesis

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
GARCIA_FERNANDEZ.pdf2,07 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original