Resumen:
El problema de clasificación o discriminación consiste en predecir una variable categórica a partir de información adicional disponible. Este tipo de problemas es común en diversos ámbitos, tanto en la vida cotidiana como en la industria o las ciencias en general. En esta tesis, abordamos este problema utilizando técnicas de aprendizaje supervisado, que se basan en datos que fueron previamente clasificados con el objetivo de aprender a clasificar nuevas observaciones. Los métodos que analizamos en este estudio se fundamentan en la Regla de Clasificación de Bayes. Nuestro objetivo principal es comparar mediante un estudio de simulación diversos métodos de clasificación, tales como regresión logística, LDA (Análisis Discriminante Lineal), QDA (Análisis Discriminante Cuadrático) y SVM (Máquinas de Vectores de Soporte), en diferentes escenarios.
Citación:
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Fernández, Noelia Soledad. (2025). Análisis comparativo de métodos de clasificación. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT000686_Fernandez
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Fernández, Noelia Soledad. "Análisis comparativo de métodos de clasificación". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT000686_Fernandez
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