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Titulación
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Título
Uso de estrategias evolutivas para la inducción de clasificadores basados en árboles de decisión
Autor
Antonio Villalba
Directores
Campo Ávila, José del
Ramos Jiménez, Gonzalo
Requisitos
Conocimientos de programación en Java Dominio de inglés (leido)
Descripción
El principal objetivo del Aprendizaje Automático (Machine Learning) es poder extraer conocimiento de forma automática mediante determinadas técnicas y algoritmos. Una de las representaciones más empleadas para capturar el conocimiento extraido son los árboles de decisión. Encontrar un árbol de decisión óptimo (que clasifique completamente y tenga el menor número de hojas) es un problema NP-completo, de ahí la necesidad de desarrollar técnicas y algoritmos que nos permitan obtener un árbol de decisión óptimo o uno lo más próximo posible al óptimo. Se pretende desarrollar un clasificador/predictor basado en árboles de decisión, pero a diferencia de otros clasificadores clásicos (ID3, C4.5, See5, ...) que usan heurísticos basados en la cantidad de información aportada por los atributos usaremos un enfoque evolutivo, construyendo un clasificador/predictor que, mediante técnicas evolutivas, sea capaz de construir árboles de decisión lo más próximos al óptimo. Una vez desarrollado este algoritmo, será sometido a una batería de pruebas con distintos conjuntos de pruebas con objeto de determinar cuáles son los parámetros del algoritmo que nos permiten obtener mejores clasificadores/predictores y aplicarlos al algoritmo desarrollado.
Otros
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Fecha
24/01/06
Fecha lectura
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Url
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Documento
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