Selección de variables sensible al costo para conjuntos de datos desequilibrados de múltiples clases utilizando redes bayesianas
Autores: Ramos-López, Darío; Maldonado, Ana D.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Selección de variables sensible al costo para conjuntos de datos desequilibrados de múltiples clases utilizando redes bayesianas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Clasificación multiclase
Conjuntos de datos desequilibrados
Métricas de validación
Selección de variables sensibles al costo
Clasificador de redes bayesianas
Ajuste fino
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
La posibilidad de ajustar finamente la función de validación objetivo puede mejorar la calidad de predicción en datos desequilibrados o cuando se deben considerar costos de clasificación errónea asimétricos.
Descripción
La posibilidad de ajustar finamente la función de validación objetivo puede mejorar la calidad de predicción en datos desequilibrados o cuando se deben considerar costos de clasificación errónea asimétricos.