COMPARACIÓN DE CLASIFICADORES SOBRE MULTIPLES DATASETS CON PRUEBAS ESTADÍSTICAS NO PARAMÉTRICAS
Palabras clave:
Clasificadores, comparación de clasificadores, test no paramétricos, aprendizaje automatizadoResumen
En este trabajo se utiliza la herramienta Weka para medir el rendimiento de varios clasificadores, se compara el rendimiento de los mismos con varios datasets tomados de UCI; demostrando que aplicando heurísticas para disminuir la dimensión de los datasets, así como la eliminación de ruidos en los mismos no afecta el rendimiento de los clasificadores. Este análisis se realiza aplicando pruebas estadísticas no paramétricas, el test de los rangos con signo de Wilcoxon para la comparación de dos heurísticas y, para la comparación de más de dos heurísticas, el test de Friedman de comparaciones múltiples con los correspondientes test a posteriori de Namenyi y de Bonferroni-Dunn para establecer las conclusiones mediante los procedimientos de Holm y de Hochberg. Alcanzando como resultado que las pruebas estadísticas no paramétricas son fiables para la comparación de los clasificadores y no afecta el rendimiento de los mismos una vez aplicadas las técnicas para la reducción de la complejidad de los datasets. Con resultado principal de esta investigación se puede generalizar este procedimiento para mejorar el rendimiento de clasificadores en otros datasetsCitas
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