Modelos híbridos de aprendizaje basados en instancias y reglas para clasificación monotónica
- GARCÍA FERNÁNDEZ, JAVIER
- José Ramón Cano de Amo Director
- Salvador García López Codirector
Universidad de defensa: Universidad de Jaén
Fecha de defensa: 08 de febrero de 2017
- Francisco Herrera Triguero Presidente/a
- María José del Jesús Díaz Secretaria
- Pedro Antonio Gutiérrez Peña Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
En los problemas de clasificación supervisada, el atributo respuesta depende de determinados atributos de entrada explicativos. En muchos problemas reales el atributo respuesta está representado por valores ordinales que deberían incrementarse cuando algunos de los atributos explicativos de entrada también lo hacen. Estos son los llamados problemas de clasificación con restricciones monotónicas. En esta Tesis, hemos revisado los clasificadores monotónicos propuestos en la literatura y hemos formalizado la teoría del aprendizaje basado en ejemplos anidados generalizados para abordar la clasificación monotónica. Propusimos dos algoritmos, un primer algoritmos voraz, que require de datos monotónicos y otro basado en algoritmos evolutivos, que es capaz de abordar datos imperfectos que presentan violaciones monotónicas entre las instancias. Ambos mejoran el acierto, el índice de no-monotonicidad de las predicciones y la simplicidad de los modelos sobre el estado-del-arte.