Método para el aprendizaje de reglas de clasificación para conjuntos de datos no balanceados

<span>En este artículo, se estudia el desempeño del algoritmo IRBASIR-D, obtenido a partir del algoritmo IRBASIR (Inducción de Reglas Basado en Relaciones de Similaridad) para el caso de conjuntos de datos no balanceados. El uso de relaciones de similaridad permite aplicar este método en el ca...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Mabel Frías Dominguez, Yaima Filiberto Cabrera, Yailé Caballero Mota, Rafael Bello Pérez
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universidad de Ciencias Informáticas 2012-04-01
Series:Revista Cubana de Ciencias Informáticas
Subjects:
Online Access:http://10.34.33.5/Rcci/index.php/rcci/article/view/157
Description
Summary:<span>En este artículo, se estudia el desempeño del algoritmo IRBASIR-D, obtenido a partir del algoritmo IRBASIR (Inducción de Reglas Basado en Relaciones de Similaridad) para el caso de conjuntos de datos no balanceados. El uso de relaciones de similaridad permite aplicar este método en el caso de datos mixtos (rasgos con dominios discretos o continuos). Los resultados experimentales muestran un desarrollo satisfactoria del algoritmo IRBASIR-D comparado con otros como C4.5 con los conjuntos de datos originales y editados con SMOTE, SMOTE-ENN y variantes de estos métodos sensibles al costo. </span>
ISSN:1994-1536
2227-1899