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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad de las Ciencias Informáticas
2013
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378334197002 |
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Table of Contents:
- Una revisión a algoritmos de selección de atributos que tratan la redundancia en datos microarreglos Roxana Pérez Rubido Computación Algoritmos filtros selección de atributos análisis de redundancia criterios de evaluación En los últimos tiempos, el análisis de la redundancia en los algoritmos de selección de atributos en el aprendizaje automático, se ha convertido en una constante. Estudios han demostrado que los porcientos de predicción al eliminar estos atributos son mejores que los obtenidos en los casos donde no se hace. Además, al descartarlos se disminuye la complejidad temporal del clasificador al tener menos datos que procesar. En la actualidad, los algoritmos han evolucionado en ese sentido y tratan la redundancia de diferentes formas y con diferentes criterios. El principal objetivo del presente trabajo es presentar diferentes criterios de evaluación para tratar la redundancia en datos microarreglos de ADN. En el estudio se aplicaron los métodos análisis y síntesis, histórico-lógico e inductivo-deductivo. Se realizó una revisión bibliográfica de artículos publicados desde la década del 90 que presentan algoritmos para seleccionar atributos y que tienen en cuenta la dependencia entre ellos. En el artículo se describen de forma general los pasos, el criterio empleado en el análisis de la redundancia y algunas de las ventajas y desventajas de los mismos. 2013 artículo científico 1994-1536 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=378334197002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3783 Revista Cubana de Ciencias Informáticas application/pdf Universidad de las Ciencias Informáticas Revista Cubana de Ciencias Informáticas (Cuba) Num.4 Vol.7