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Modificación del sesgo de una SVM entrenada sobre clases no balanceadas
Núñez Castro, Haydemar; Angulo Bahón, Cecilio; González Abril, Luis
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial; Universitat Politècnica de Catalunya. GREC - Grup de Recerca en Enginyeria del Coneixement
En el área de aprendizaje automático, uno de los problemas que se presenta es el relacionado con las clases no balanceadas. Esto ocurre cuando en el conjunto de datos se dispone de muchos ejemplos de una clase, pero muy pocos de otra. La principal contribución de este trabajo es la definición de un sesgo modificado, con la SVM entrenada original, de forma que se mejora la generalización sobre conjuntos no balanceados medida en forma de media geométrica. Una ventaja importante de nuestra propuesta es que el problema de optimización para hallar la SVM no cambia para el sesgo elegido y, por tanto, el coste computacional es casi nulo. Los resultados de experimentación confirman que la propuesta iguala en prestaciones aquellas con mayor rendimiento en la literatura, mientras que no añade coste computacional.
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica::Microelectrònica::Sistemes digitals programables
Machine learning--Mathematical models
Support vector machines
Sistemes experts (Informàtica) -- Autoaprenentatge
Aprenentatge automàtic -- Algorismes
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Universidad de Sevilla
         

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