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dc.contributor.advisorVillanueva Talavera, Edwin Rafael
dc.contributor.authorGuinea Ordóñez, Rodrigo José
dc.date.accessioned2021-11-07T18:38:15Z
dc.date.available2021-11-07T18:38:15Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021-11-07es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20818
dc.description.abstractLa hipótesis en cuestión afirma que, dado el contexto teórico (i.e., definiciones matemáticas consideradas apropiadas para describir los fenómenos que se pretende estudiar) descrito en el artículo, existe una relación entre diversidad global y precisión de un ensamble de clasificadores. Por lo tanto, el propósito de esta investigación es estudiar la relación entre la precisión de ensambles y su diversidad dentro de un contexto geométrico y de información. Para lograrlo, interpretamos el problema como uno geométrico introduciendo un espacio métrico, donde los puntos son predicciones de clasificadores; la función de distancia, la métrica Variación de Información Normalizada (NVI, por sus siglas en inglés); y la construcción de un ensamble diverso es reducida a un problema de criba y novedosamente transformado a uno de programación cuadrática. La significancia estadística es asegurada haciendo uso de métodos Monte Carlo sobre 53 conjuntos de datos apropiados. El resultado es un algoritmo basado en una métrica usada en el contexto de teoría de la información, ideal para estudiar conjuntos de datos de alta dimensionalidad e inherentemente ruidosos. Por tanto, es relevante cuando el costo de adquirir muestras es muy alto; y la cantidad de variables, enorme. El marco teórico incluye las definiciones (e.g., definiciones relacionadas al concepto de diversidad o al espacio métrico utilizado), los teoremas (e.g., propiedades de espacios métricos) y algoritmos base (i.e., programación cuadrática) usados para conseguir los resultados. Los resultados muestran que, en promedio, el exceso de precisión de un ensemble diverso respecto de su contraparte aleatoria es función del valor de la diversidad global del mismo. Esto confirma la hipótesis inicial. Además, la metodología introducida para modelar el algoritmo introduce un marco que permite esclarecer la relación entre diversidad y precisión, ya que la representa en términos geométricos.es_ES
dc.description.abstractEnsemble models for classification are a Machine Learning approach that have frequently proven useful in generating results with higher performance and robustness tan mono-classifier models. Common advantages include tolerance for input data noise, decreased variance, and bias in predictions. Many studies justify the fact that the diversity of an ensemble is related to accuracy insomeway. However, the correct definition of diversity and the conditions needed for those statements to hold true remain unclear. The present work addresses this issue from a geometrical perspective presenting a method to build diverse ensembles based on the Normalized Variation of Information and explore which conditions correlate to the variability in its accuracy. The knowledge generated from this analysis will make it possible to clarify and bring in sight into how ensemble diversity is related to en semble accuracy.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectBioinformáticaes_ES
dc.titleSobre la construcción de ensambles de clasificadores diversos en tanto que variación normalizada de información y su vínculo con su precisiónes_ES
dc.title.alternativeOn diverse classifier's ensemble building by normalized variation of information and its link to its accuracyen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMaestro en Informática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.disciplineInformática con mención en Ciencias de la Computaciónes_ES
renati.advisor.dni29714308
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6540-1230es_ES
renati.author.dni44583275
renati.discipline611077es_ES
renati.jurorAlatrista Salas, Hugo
renati.jurorVillanueva Talavera, Edwin Rafael
renati.jurorOlivares Poggi, Cesar Augusto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES


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