ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DEL ALGORITMO SVM PARA DIFERENTES KERNEL EN AMBIENTES CONTROLADOS
En el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernel. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con v...
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte
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doaj-ced0560e6dd14170be66504fd8f6b5262020-11-25T02:01:36ZengInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do NorteHolos1807-16002018-11-015010111510.15628/holos.2018.55632035ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DEL ALGORITMO SVM PARA DIFERENTES KERNEL EN AMBIENTES CONTROLADOSJosé Daniel López Cabrera0Alain Pereira-Toledo1Universidad Central "Marta Abreu" de Las VillasUniversidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez"En el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernel. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con valores ruidosos. La última tarea es el análisis de su comportamiento una vez que se adicionan atributos irrelevantes. Para validar los resultados se realizan pruebas estadísticas no paramétricas. Se encontró que la técnica SVM es muy robusta ante los tres ambientes antes mencionados y el kernel polinómico arrojó los mejores resultados de clasificación.http://www2.ifrn.edu.br/ojs/index.php/HOLOS/article/view/5563aprendizaje automáticosvmkernelestudio experimental |
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En el presente trabajo se realiza una investigación del comportamiento de la técnica de aprendizaje automático SVM en diferentes ambientes controlados, usando cinco kernel. Primero se analiza el comportamiento de los clasificadores ante datos con valores perdidos. Luego se prueban en ambientes con valores ruidosos. La última tarea es el análisis de su comportamiento una vez que se adicionan atributos irrelevantes. Para validar los resultados se realizan pruebas estadísticas no paramétricas. Se encontró que la técnica SVM es muy robusta ante los tres ambientes antes mencionados y el kernel polinómico arrojó los mejores resultados de clasificación. |
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