Propuesta de algoritmos para la reducción de instancias.

Abstract

Se implementan dos algoritmos genéticos, basados en la selección de prototipos aplicados a la selección de conjuntos de entrenamiento, con el fin de obtener modelos predictivos de menor tamaño y mayor interpretabilidad. Estos son Aprendizaje Probabilístico basado en Poblaciones (Population-Based Incremental Learning) por sus siglas PBIL y Recombinación heterogénea de la selección elitista generacional cruzada y mutación cataclísmica (Cross generational elitist selection Heterogeneous recombination and Cataclysmic mutation) por sus siglas CHC, este se destaca por presentar el menor costo computacional. Se presenta ademas la vista logica de la aplicacion desarrollada, asi como el uso de los patrones de diseno utilizados, como contribucion a su posterior inclusion en la plataforma.