Detalle del congreso

Autores: M. Di Masso; P. M. Granitto.

Resumen: Abstract. La seleccion de variables es un problema de interes practico actual en el campo de los sistemas inteligentes, con numerosas e importantes aplicaciones. Uno de los metodos mas exitosos es el de Recursive Feature Elimination o RFE. Este metodo presenta dificultades cuando se analizan problemas con variables altamente redundantes. En este trabajo exploratorio se introduce una variante RFE que busca solucionar este inconveniente. El nuevo SRFE incorpora un vector de penalizacion tal que, dado un grupo de variables redundantes, una sola de ellas no es penalizada y todas las demas si lo son. La forma de elegir que variable se penaliza incorpora un simple criterio para facilitar la estabilidad de las selecciones. El nuevo metodo se compara con otros desarrollos similares en dos datasets, mostrando evidencias que SRFE elige conjuntos de mejor calidad, tanto en los niveles de error conseguidos, la seleccion de variables independientes, como en la estabilidad de la solucion.

Tipo de reunión: Simposio.

Tipo de trabajo: Artículo Completo.

Producción: Selección estable de variables independientes con RFE.

Reunión científica: ASAI 2014.

Lugar: Buenos Aires.

Institución organizadora: SADIO.

Publicado: Sí

Lugar publicación: Buenos Aires

Mes de reunión: 9

Año: 2014.

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