Generación de datos estructurados para problemas de clasificación en entornos desequilibrados
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/10045/58248
Title: | Generación de datos estructurados para problemas de clasificación en entornos desequilibrados |
---|---|
Authors: | Baeza Gómez, Pedro Juan |
Research Director: | Calvo-Zaragoza, Jorge | Rico Juan, Juan Ramón | Valero Mas, José Javier |
Center, Department or Service: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Keywords: | Machine learning | Pattern recognition | Desequilibrio de datos | Regeneración de prototipos | Datos estructurados |
Knowledge Area: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Issue Date: | 25-Sep-2016 |
Date of defense: | 21-Sep-2016 |
Abstract: | 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 |
Language: | spa |
Type: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Rights: | Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
Appears in Collections: | Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Extension_del_conocido_algoritmo_SMOTE_a_datos_estru_BAEZA_GOMEZ_PEDRO_JUAN.pdf | 1,03 MB | Adobe PDF | Open Preview | |
Items in RUA are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.