Análisis del efecto del cambio de la distribución de clases mediante métodos de remuestreo inteligente en árboles de clasificación simples y consolidados

  1. ALBISUA GOÑI, IÑAKI
Dirixida por:
  1. Jesús María Pérez de la Fuente Director
  2. Javier Muguerza Rivero Director

Universidade de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 24 de outubro de 2012

Tribunal:
  1. Francisco Herrera Triguero Presidente/a
  2. Julio Abascal González Secretario/a
  3. Antonio Artés Rodríguez Vogal
  4. Lluís Márquez Villodre Vogal
  5. Jorge Díez Peláez Vogal

Tipo: Tese

Teseo: 115443 DIALNET

Resumo

En los trabajos expuestos en esta memoria de tesis, hemos analizado elefecto que tienen sobre la capacidad de aprendizaje de diferentes algoritmosde clasificación los cambios en la distribución de clases, teniendo encuenta para ello, diferentes métodos de remuestreo de datos.En concreto se ha analizado este efecto en el conocido algoritmo deconstrucción de árboles de clasificación propuesto por Quinlan, el algoritmoC4.5, y en el algoritmo de construcción de árboles consolidados, elalgoritmo CTC, propuesto por el grupo de investigación ALDAPA de laUniversidad del País Vasco que, basado en el mismo C4.5, obtiene un árbol declasificación pero basado en un conjunto de muestras.Así mismo, planteamos cómo encontrar la distribución de clases más adecuadapara un algoritmo de clasificación y método de remuestreo concretos.