Ambiente para la búsqueda de combinaciones de modelos bases en multiclasificadores de quimio-bioinformática

Fecha

2013-06-27

Autores

Meneses Gómez, Maricel
Cedré Gutiérrez, Dámaris

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Editor

Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas

Resumen

La búsqueda de medicamentos contra enfermedades que azotan a la salud humana sigue siendo una de las prioridades a nivel mundial. Dada la poca efectividad de los ensayos de “prueba y error”, se hace necesaria la búsqueda de soluciones para el desarrollo de vías alternativas para el descubrimiento de nuevos compuestos activos. El empleo de multiclasificadores, (clasificadores que se fusionan y se obtiene como resultado la combinación de cada una de ellas) ha sido una estrategia muy efectiva que ha permitido una mayor precisión de los análisis y a la vez, la producción de buenos resultados en la búsqueda de toma de decisiones. En el presente trabajo se pretende profundizar en los métodos de ensamble o sistema de múltiples clasificadores, implementando un sistema que combina varios modelos de clasificación para obtener mejores predicciones. En la combinación de las salidas de los clasificadores de base se utilizan varias funciones matemáticas. La selección de los clasificadores de base se hace de acuerdo a un grupo de estadísticas que permiten comparar la exactitud de la predicción y un grupo de medidas de diversidad que combinan los resultados de varios clasificadores individuales y proponen combinaciones de los mismos. Se presentan los aspectos principales del análisis, diseño e implementación del Software “DSDE” y se muestran las funcionalidades de Weka usadas en el mismo.
The search for drugs against diseases that plague human health remains a priority worldwide. Given the ineffectiveness of the tests of "test and error", it is necessary to find solutions for the development of alternative routes to the discovery of new active compounds. The use of multiclassifiers (classifiers that fuse and the combination of each is obtained as a result) has been a very effective strategy that has allowed a greater accuracy of analysis while producing good results in the search of decision-making. The present work aims to deepen the assembly or multiple classifiers system methods, implementing a system that combines several classification models for better predictions. In combining the outputs of base classifiers, several mathematical functions are used. The selection of base classifiers is done according to a set of statistics that compares the accuracy of prediction and a group of diversity measures that combines the results of individual classifiers and proposes several combinations of them. The main aspects of analysis, design and implementation of software "DSDE" are presented and there are used Weka functionalities in it.

Descripción

Palabras clave

Multiclasificadores, Toma de Decisiones, Quimio-Bioinformática, Software DSDE, Weka, Desarrollo de Medicamentos

Citación