Algoritmo VFI: un estudio experimental en Weka

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dc.contributor.authorGuillemí Martín, Jessie
dc.contributor.authorPereira Toledo, Alain
dc.contributor.departmentUniversidad de Sancti Spíritus "José Martí Pérez". Departamento de Ingeniería Informáticaen_US
dc.contributor.departmentUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas. Departamento de Computaciónen_US
dc.date.accessioned2023-07-04T20:26:38Z
dc.date.available2023-07-04T20:26:38Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractLas grandes bases de datos son un reto hoy en día, ya que existe la necesidad de algoritmos de procesamiento más rápidos y confiables. Cuando se utilizan técnicas de aprendizaje automatizado, a menudo involucra un alto costo computacional asociado con el tiempo de entrenamiento; pero no es necesario un nuevo algoritmo si se selecciona el apropiado. Por esta razón, el presente artículo se propone como objetivo: realizar un estudio experimental para comparar un algoritmo conocido y simple llamado Voting Feature Intervals (VFI), con otros influyentes clasificadores, con base en la precisión de la clasificación. La experimentación se llevó a cabo mediante la herramienta WEKA, y se utilizó la metodología estadística de Demšar para evaluar los resultados. Finalmente, se mostró que su comportamiento, en cuanto a la correctitud de la clasificación, no es significativamente peor que otros algoritmos bien conocidos, mientras que su entrenamiento y tiempo de clasificación es lo suficientemente rápido en grandes bases de datos.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13781
dc.language.isoesen_US
dc.relation.journalMárgenesen_US
dc.source.endpage103en_US
dc.source.initialpage91en_US
dc.source.issue1en_US
dc.source.volume5en_US
dc.subjectalgoritmo de clasificaciónen_US
dc.subjectWEKAen_US
dc.subjectVFIen_US
dc.titleAlgoritmo VFI: un estudio experimental en Weka
dc.title.alternativeVFI ALGORITHM: AN EXPERIMENTAL STUDY IN WEKAen_US
dc.typeArticleen_US
dc.type.article4en_US

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