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Generalización del algoritmo de boosting binario para más de dos clases

dc.contributor.authorSanz Ordoñez, Omar
dc.date.accessioned2010-09-06T12:07:37Z
dc.date.available2010-09-06T12:07:37Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10115/4122
dc.descriptionProyecto Fin de Carrera leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2009/2010. Tutor del Proyecto: María Eugenia Castellanos Nuedaes
dc.description.abstractEn este trabajo se ha creado una librería dentro del paquete estadístico R, para la generalización del algoritmo de boosting para más de dos clases. Actualmente en este paquete estadístico existen librerías, por ejemplo gbm (generalized boosted regression models), en la que aparece la implementación de la técnica boosting para la clasificación en problemas de dos clases. Esto supone una limitación a la hora de usar esta técnica ya que en numerosas ocasiones los problemas de clasificación involucran un número mayor de clases. La librería creada contiene varias funciones auxiliares para el apoyo a la función principal en la que está implementada la técnica boosting para más de dos clases. Finalmente, y a modo de aplicación de la librería obtenida, se ha realizado un análisis de varios problemas de clasificación, comparando las tasas de error del algoritmo en nuestra librería con otro método de clasificación basado en arboles de clasificación. Este estudio aplicado ha servido también como validación de la librería implementada.es
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carloses
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectInformáticaes
dc.titleGeneralización del algoritmo de boosting binario para más de dos claseses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.subject.unesco1206.01 Construcción de Algoritmoses
dc.description.departamentoEstadística e Investigación Operativa


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