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Algoritmo Vfi: Un Estudio Experimental en Weka

Algoritmo Vfi: Un Estudio Experimental en Weka

2017
Alain Pereira Toledo
Abstract
Las grandes bases de datos son un reto hoy en dia, ya que existe la necesidad de algoritmos de procesamiento mas rapidos y confiables. Cuando se utilizan tecnicas 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 razon, el presente articulo 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 precision de la clasificacion. La experimentacion se llevo a cabo mediante la herramienta WEKA, y se utilizo la metodologia estadistica de Demsar para evaluar los resultados. Finalmente, se mostro que su comportamiento, en cuanto a la correctitud de la clasificacion, no es significativamente peor que otros algoritmos bien conocidos, mientras que su entrenamiento y tiempo de clasificacion es lo suficientemente...

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