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Título : Implementación del principio MDL en un algoritmo evolutivo GEP de clasificación
Autor : Suárez González, Gedric
Tutor: Guerrero Enamorado, Alain
Delgado Kios, Yeneit
Palabras clave : CLASIFICACION;PRINCIPIO LONGITUD DESCRIPCION MINIMA;PROGRAMACION DE EXPRESIONES GENETICAS;REGULARIDADES;SOBREAJUSTE;REGLAS
Fecha de publicación : 2016
Editorial : Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad 1
Resumen : La implementación del principio Longitud de Descripción Mínima (MDL) en un algoritmo evolutivo Programación de Expresiones Genéticas (GEP) de clasificación puede ser utilizada para reducir el sobreajuste de las reglas obtenidas después de aplicado dicho algoritmo. Para esto se procede por grupos, conteniendo cada grupo todas las reglas que cubran una misma clase. Dentro de cada uno de esos grupos se selecciona un subgrupo de reglas basándose en el principio MDL. Este principio indica que entre diferentes teorías para explicar una determinada evidencia, se debe preferir la teoría más simple. La idea del principio es buscar un compromiso para cubrir bastantes ejemplos y capturar así las regularidades presentes en los datos sin llegar a encontrar reglas demasiado específicas. En la presente investigación se implementan nuevas variantes del principio MDL en un algoritmo evolutivo GEP de clasificación para reducir el sobreajuste. Este tipo de sistema clasificador presentará importantes ventajas para su aplicación en entidades, empresas y en sistemas informático creados en la Universidad de las Ciencias Informáticas, pues permitirá minimizar los riesgos a la hora de decidirse estratégicamente, lo que traerá consigo un ahorro considerable de tiempo, recursos humanos y financieros a la organización.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/7561
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