Resolución de Problemas Multi-clase con Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas Lingüísticos Basados en Aprendizaje por Parejas y Relaciones de Preferencia

  1. Alberto Fernández Hilario 1
  2. María Calderón Turullols 2
  3. Edurne Barrenechea Tartas 2
  4. Francisco Herrera Triguero 1
  1. 1 Universidad de Granada
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    Universidad de Granada

    Granada, España

    ROR https://ror.org/04njjy449

  2. 2 Universidad Pública de Navarra
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    Universidad Pública de Navarra

    Pamplona, España

    ROR https://ror.org/02z0cah89

Libro:
XV Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy ESTYLF 2010: Huelva [Recurso electrónico]
  1. Peregrín Rubio, Antonio (coord.)

Editorial: Universidad de Huelva

ISBN: 978-84-92944-02-6

Año de publicación: 2010

Páginas: 97-102

Congreso: Congreso Español sobre Tecnologías y Lógica Fuzzy (15. 2010. Punta Umbría)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Esta contribución versa sobre el uso de Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas Lingüísticas en problemas con múltiples clases. La idea es decomponer el conjunto de datos original en problemas de clasificación binarios usando la metodología de aprendizaje por parejas (enfrentando todas las parejas de clases), y obtener un sistema difuso independiente para cada una de ellos. A lo largo del proceso de inferencia, cada subclasificador genera un grado de asociación para sus dos clases y estos valores se codifican en una relación de preferencia difusa. Nuestro análisis se centra en el paso de predicción de la clase. Concretamente, proponemos el manejo de la relación de preferencia difusa usando un criterio de no dominancia sobre las diferentes alternativas, contrastando el comportamiento de este modelo con una estrategia de voto. El objetivo es mostrar la bondad del uso del aprendizaje por parejas y estudiar cómo afecta cada una de las alternativas de clasificación seleccionadas en el rendimiento final del modelo.