Generación de datos estructurados para problemas de clasificación en entornos desequilibrados
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http://hdl.handle.net/10045/58248
Títol: | Generación de datos estructurados para problemas de clasificación en entornos desequilibrados |
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Autors: | Baeza Gómez, Pedro Juan |
Director de la investigació: | Calvo-Zaragoza, Jorge | Rico Juan, Juan Ramón | Valero Mas, José Javier |
Centre, Departament o Servei: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Paraules clau: | Machine learning | Pattern recognition | Desequilibrio de datos | Regeneración de prototipos | Datos estructurados |
Àrees de coneixement: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Data de publicació: | 25-de setembre-2016 |
Data de lectura: | 21-de setembre-2016 |
Resum: | El desequilibrado de datos (imbalanced data) en algoritmos de aprendizaje automático es común en muchos problemas reales. Se han propuesto algoritmos para paliar esta cuestión generando ejemplos artificiales a partir de los originales. Uno de los más conocidos es el SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) fue propuesto en 2002 y se aplica en espacios de vectores obteniendo buenos resultados. La idea básica de este proyecto es extender este algoritmo a tipos estructurados (cadenas) y comparar los resultados en clasificación según sean las cadenas de datos originales, o bien, originales mezcladas con artificiales. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/58248 |
Idioma: | spa |
Tipus: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Drets: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
Apareix a la col·lecció: | Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado |
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Arxiu | Descripció | Tamany | Format | |
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