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

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...

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Published inRevista cubana de ciencias informáticas Vol. 5; no. 4
Main Authors Mabel Frías Dominguez, Yaima Filiberto Cabrera, Yailé Caballero Mota, Rafael Bello Pérez
Format Journal Article
LanguageSpanish
Published Universidad de Ciencias Informáticas 01.04.2012
Subjects
conjuntos de datos no balanceados
prendizaje de reglas de clasificación
reglas de clasificación
relaciones de similaridad
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Summary: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.
ISSN:1994-1536
2227-1899