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dc.contributor.authorNúñez Castro, Haydemar
dc.contributor.authorGonzález Abril, Luis
dc.contributor.authorAngulo Bahón, Cecilio
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.date.accessioned2012-10-29T10:10:20Z
dc.date.available2012-10-29T10:10:20Z
dc.date.created2012-09
dc.date.issued2012-09
dc.identifier.citationNúñez, H.; González, L.; Angulo, C. "Máquinas de soporte vectorial sobre conjuntos de datos no balanceados: propuesta de un nuevo sesgo". 2012.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/16807
dc.description.abstractEn el aprendizaje con conjuntos de datos no balanceados, la máquina de soporte vectorial (SVM) puede exhibir un bajo rendimiento sobre la clase minoritaria ya que, como otras máquinas de aprendizaje, están diseñadas para inducir un modelo de clasificación basado en un error global. Con el fin de mejorar su desempeño en este tipo de problemas, en este trabajo se propone una estrategia de post-procesamiento basada en el cálculo de un nuevo sesgo o umbral que toma en cuenta la proporción de las clases en el conjunto de datos y que permite ajustar la función aprendida por la SVM para mejorar su desempeño sobre la clase minoritaria. Esta solución no supone la entonación de nuevos parámetros ni la modificación del problema de optimización estándar para entrenar la SVM. Los resultados obtenidos de la experimentación sobre 23 conjuntos de datos con diferentes grados de desbalance, muestran que efectivamente se logra mejorar las clasificaciones sobre la clase minoritaria, medidas en función de g-media y la sensibilidad.
dc.format.extent13 p.
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofseriesRT 2012-06
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
dc.subject.lcshSupport vector machines
dc.subject.lcshMachine learning--Mathematical models
dc.titleMáquinas de soporte vectorial sobre conjuntos de datos no balanceados: propuesta de un nuevo sesgo
dc.typeExternal research report
dc.subject.lemacAprenentatge automàtic -- Algorismes
dc.subject.lemacSistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge
dc.contributor.groupUniversitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement
dc.relation.publisherversionhttp://www.ciens.ucv.ve/escueladecomputacion/documentos/archivo/186
dc.rights.accessOpen Access
local.identifier.drac11012968
dc.description.versionPreprint
local.citation.authorNúñez, H.; González, L.; Angulo, C.
local.citation.publicationNameMáquinas de soporte vectorial sobre conjuntos de datos no balanceados: propuesta de un nuevo sesgo


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