Evolución de reglas de clasificación para el descubrimiento de conocimiento comprensible

Autores
Carreño, Emiliano; Leguizamón, Guillermo; Wagner, Neal
Año de publicación
2007
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo, el cual se encuentra dentro del contexto de la minería de datos, propone un método para construir clasificadores basado en la evolución de reglas. El método, denominado REC (Rule Evolution for Classifiers), tiene tres características principales: 1) aplica programación genética (PG) para llevar a cabo una búsqueda en el espacio de potenciales soluciones, 2) un procedimiento permite sesgar la búsqueda hacia regiones de hipótesis comprensibles con alta calidad predictiva, 3) incluye una estrategia para la selección de un subconjunto óptimo de reglas (clasificador), a partir de las reglas obtenidas como resultado del proceso evolutivo. Se lleva a cabo un estudio comparativo entre este método y el algoritmo de inducción de reglas C5.0, para dos problemas de aplicación (conjuntos de datos). Los resultados experimentales muestran las ventajas de usar el método propuesto.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Evolución
Intelligent agents
reglas de clasificación
descubrimiento
conocimiento comprensible
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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