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Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas
dc.contributor.author | Núñez Castro, Haydemar |
dc.contributor.author | Angulo Bahón, Cecilio |
dc.contributor.author | González Abril, Luis |
dc.contributor.other | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial |
dc.date.accessioned | 2011-12-19T12:27:05Z |
dc.date.available | 2011-12-19T12:27:05Z |
dc.date.created | 2011 |
dc.date.issued | 2011 |
dc.identifier.citation | Núñez, H.; Angulo, C.; González, L. Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas. A: Jornadas de ARCA. "XIII Jornadas de ARCA: eficiencia energética y sostenibilidad en inteligencia ambiental : sistemas cualitativos y sus aplicaciones en diagnosis, robótica e inteligencia ambiental". Islantilla - Huelva: Universidad de Sevilla, 2011, p. 32-38. |
dc.identifier.isbn | 978-84-615-5513-0 |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2117/14271 |
dc.description.abstract | En el área de aprendizaje automático, uno de los problemas que se presenta es el relacionado con las clases no balanceadas. Esto ocurre cuando en el conjunto de datos se dispone de muchos ejemplos de una clase, pero muy pocos de otra. La principal contribución de este trabajo es la definición de un sesgo modificado, con la SVM entrenada original, de forma que se mejora la generalización sobre conjuntos no balanceados medida en forma de media geométrica. Una ventaja importante de nuestra propuesta es que el problema de optimización para hallar la SVM no cambia para el sesgo elegido y, por tanto, el coste computacional es casi nulo. Los resultados de experimentación confirman que la propuesta iguala en prestaciones aquellas con mayor rendimiento en la literatura, mientras que no añade coste computacional. |
dc.format.extent | 7 p. |
dc.language.iso | spa |
dc.publisher | Universidad de Sevilla |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic |
dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables |
dc.subject.lcsh | Machine learning--Mathematical models |
dc.subject.lcsh | Support vector machines |
dc.title | Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas |
dc.type | Conference report |
dc.subject.lemac | Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge |
dc.subject.lemac | Aprenentatge automàtic -- Algorismes |
dc.contributor.group | Universitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement |
dc.rights.access | Open Access |
local.identifier.drac | 8794081 |
dc.description.version | Postprint (published version) |
local.citation.author | Núñez, H.; Angulo, C.; González, L. |
local.citation.contributor | Jornadas de ARCA |
local.citation.pubplace | Islantilla - Huelva |
local.citation.publicationName | XIII Jornadas de ARCA: eficiencia energética y sostenibilidad en inteligencia ambiental : sistemas cualitativos y sus aplicaciones en diagnosis, robótica e inteligencia ambiental |
local.citation.startingPage | 32 |
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