Mikel González 2022

Finalizado

Línea de investigación:

Explainable models

Descripción:

Se trata de integrar el algoritmo PCTBoosting (Partially Consolidated Tree Boosting) diseñado por el grupo de investigación ALDAPA (http://www.aldapa.eus) en la plataforma de código abierto WEKA (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/). Este algoritmo viene a ser un híbrido entre el algoritmo CTC también diseñado por el grupo ALDAPA y el bien-conocido clasificador múltiple Boosting (ya integrado en WEKA como AdaBoostM1).

El algoritmo CTC está basado en el algoritmo de construcción de árboles de clasificación C4.5 propuesto por Quinlan. En la plataforma WEKA existe una implementación de este algoritmo clásico, llamada J48. También existe una implementación de su consolidación, llamada J48Consolidated, publicada como paquete oficial en http://weka.sourceforge.net/packageMetaData/J48Consolidated/index.html.

Además el grupo ALDAPA dispone recientemente de una implementación del algoritmo PCTBagging, el cual es también un híbrido entre el algoritmo CTC y, en este caso, otro clasificador múltiple clásico como es el Bagging: http://www.aldapa.eus/res/weka-pctbagging/

Estas implementaciones forman parte del material de base para la implementación final propuesta del algoritmo PCTBoosting. Una vez llevada a cabo la implementación del algoritmo se realizará una experimentación con un conjunto de problemas de clasificación controlado y los algoritmos competidores más cercanos para analizar los puntos fuertes y débiles de unos y otros en distintos contextos de clasificación. El objetivo final es buscar una solución de compromiso entre la capacidad clasificatoria y la explicación de la clasificación.

Participantes:

Director(es):

Jesús M. Pérez

Universidad:

Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU)

Centro:

Informatika Fakultatea - Facultad de Informática

Departamento:

Konputagailuen Arkitektura eta Teknologia - Arquitectura y Tecnología de computadores

Fecha lectura:

2022-02-17

Año lectura:

2022