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Uso: Clasificador lineal. Descripción: El método de SVM se basa en la búsqueda de un hiperplano que separe de forma óptima a los puntos de una clase de la de otra, que eventualmente han podido ser previamente proyectados a un espacio de dimensionalidad superior. La... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador de clases preestablecidas. Descripción: Método de conjunto que construye múltiples árboles de decisión haciendo repetidamente remuestreo de los datos de entrenamiento con sustitución, y votando los árboles para hallar una predicción de consenso.... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador de clases preestablecidas Descripción: El método de Random Forest es una modificación del método Bagging, utiliza una serie de árboles de decisión, con el fin de mejorar la tasa de clasificación. Variable dependiente: métricas y/o no métricas... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador mediante arboles de decisión Descripción: Los árboles de clasificación tienen como objetivo crear un modelo que predice el valor de una variable de destino en función de diversas variables de entrada y son una de las técnicas más eficaces de la... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador clases preestablecidas. Descripción: El AdaBoost es un algoritmo de aprendizaje automático, inventado por Yoav Freund y Schapire Robert. Es un algoritmo de meta-heurístico, y se puede utilizar para aumentar el rendimiento de otros algoritmos de...
