Minería de datos y combinación de regresores

  1. Carlos Pardo Aguilar
Supervised by:
  1. César García Osorio Director
  2. Juan José Rodríguez Diez Director

Defence university: Universidad de Burgos

Year of defence: 2015

Committee:
  1. Carlos Javier Alonso González Chair
  2. Jesús M. Maudes Raedo Secretary
  3. Julián Luengo Martín Committee member
  4. Gonzalo Cerruela García Committee member
  5. José Francisco Díez Pastor Committee member
Department:
  1. Ingeniería Informática

Type: Thesis

Abstract

La Inteligencia Artificial es el área de conocimiento que se dedica a la investigación en la mejora de algoritmos para añadir comportamiento más parecido al humano en los sistemas informáticos. La Minería de Datos es una de sus ramas, que está especializada en buscar y extraer información analizando conjuntos de datos. Su objeto de estudio son los sistemas que aprenden por sí mismos. Dentro de los sistemas que aprenden, se llaman sistemas con aprendizaje supervisado a aquellos a los que se les proporcionan tanto las entradas como las salidas esperadas de un conjunto de datos de entrenamiento. Cuando la salida esperada es una lista de categorías, el sistema se denomina clasificador, y cuando la salida es numérica, se denomina regresor. La combinavi ción de varios clasificadores o regresores para formar un sistema mejor se suele denominar con el término inglés ensemble y suele obtener mejores resultados que el de los métodos independientes que combina.