VALIDACION DE CLASIFICADORES

INTRODUCCION.- El problema de clasificación consiste en la construcción de un modelo a partir de un conjunto de datos preclasificados que permita clasificar nuevas observaciones.

El conjunto de datos debe tener un conjunto de variables explicativas así:

[X1; X2; : : : ;Xk], denominadas atributos en el lenguaje de la Inteligencia Artificial, y una variable respuesta cualitativa Y que indica la clase a la que pertenece cada observación.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Comentarios:

  • i indexa ejemplos, mientras que t indexa clasificadores (débiles)
  • Dt depende de la complejidad de los ejemplos. ¿Cómo usarla?
  • αt depende del error εt asociado a la ht
  • Zt es una constante de normalización.

 

  • Conjunto de validación:
  • Aleatoriamente se parte el conjunto inicial de ejemplos en dos grupos.
  • Uno se usa como conjunto de entrenamiento, para ajustar los
  • parámetros de aprendizaje del clasificador.
  • El otro es el conjunto de validación y se usa para estimar el error de
  • generalización.
  • Se entrena hasta alcanzar el error de validación mínimo.

CLASIFICACION Y VALIDACIÓN CRUZADA

 

La validación cruzada es un método de estimación predictiva de error, la cual separa el conjunto de datos en K grupos de igual tamaño, k modelos predictivos son construidos, cada uno probado sobre un distinto grupo después de haber sido entrenado sobre los restantes grupos, este proceso puede ser repetido varias veces para incrementar la confiabilidad de la estimación.

 

CONCLUSION:

  • Se puede aplicar la validación de clasificadores a sistemas inteligentes para elaborar clasificadores a partir de los datos ya clasificados, ya que a partir de las características de los datos, el sistema diseña un método de clasificación apropiado al problema

 

 

 

 

 

 




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