Métodos de agregación de modelos y aplicaciones

  • Mathias Bourel Universidad de Montevideo, Uruguay
Palabras clave Agregación de modelos, Boosting, Bagging, Random Forest, Stacking

Resumen

Los métodos de agregación de modelos en aprendizaje automático combinan varias hipótesis hechas sobre un mismo conjunto de datos con el fin de obtener un modelo predictivo con una mejor performance. Los mismos han sido ampliamente estudiados y han dado lugar a numerosos trabajos tanto experimentales como teóricos en diversos contextos: clasificación, regresión, aprendizaje no supervisado, etc. El objetivo de este trabajo es en un primer momento repasar varios métodos conocidos de agregación de modelos y luego realizar dos aplicaciones para comparar sus performances. La primera consiste en estudiar sus predicciones sobre distintas bases de datos para la clasificación, en particular en problemas de varias clases, y la segunda en utilizarlos en el contexto de la estimación de la densidad de una variable aleatoria.

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Citas

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Publicado
2012-10-01
Cómo citar
[1]
M. Bourel, Métodos de agregación de modelos y aplicaciones, ingenieria, n.º 10, pp. 19-32, oct. 2012.
Sección
Artículos
Palabras clave: Agregación de modelos, Boosting, Bagging, Random Forest, Stacking