Métodos Inteligentes De Pre Procesamiento Para Mejorar El Desempeño De Algoritmos De Clasificación
Year: 2016
Type: other
Abstract: La clasificación en conjuntos de datos no balanceados es un problema actual e \nimportante (Khan2012). Ejemplos de aplicaciones del mundo real en las que se \ngeneran este tipo de datos son, por ejemplo, diagnósticos médicos de \nenfermedades tales como cáncer o diabetes mellitus, detección de errores en \ncódigo fuente, ataques informáticos en servidores e identificación de transacciones \nbancarias fraudulentas. En este tipo de escenarios, es sumamente importante \ndetectar casos que generalmente ocurren con poca frecuencia con respecto a la \ncantidad de datos obtenidos, ya que representan un riesgo que hay que observar \noportunamente. Para los ejemplos de aplicaciones mencionadas anteriormente, \nestos casos poco frecuentes serían los pacientes enfermos de cáncer o diabetes, \nlos fragmentos de código fuente con errores, los accesos inválidos a servidores y \nlas transacciones ilícitas. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, los \nalgoritmos de clasificación, presentan problemas con conjuntos de datos no \nbalanceados (He2009).
Authors: Asdrúbal López‐Chau, Alberto Rojas-Hernándéz, Jorge Bautista-López
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Reduced inequalities
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2515235261