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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorMorales Oñate, Víctor Hugo-
dc.contributor.authorMoreta, Luis-
dc.contributor.authorMorales Oñate, Bolívar-
dc.date.accessioned2021-09-03T13:33:44Z-
dc.date.available2021-09-03T13:33:44Z-
dc.date.issued2020-04-24-
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14586-
dc.descriptionAnalizar muestras con datos desbalanceados es un desafío para quien debe utilizarlos en términos de modelización. Un contexto en el que esto sucede es cuando la variable de respuesta es binaria y una de sus clases es muy pequeña en proporción respecto al total. Para la modelización de variables binarias se suele usar modelos de probabilidad como logit o probit. No obstante, estos modelos pre- sentan problemas cuando la muestra no es balanceada y se desea elaborar la matriz de confusión de donde se evalúa el poder predictivo del modelo. Una técnica que permite balancear los datos observados es el algoritmo SMOTE, el cual trabaja con datos numéricos exclusivamente. Este trabajo es una extensión de SMOTE tal que permite el uso de datos mixtos (numéricos y categóricos). Al usar datos mixtos,la presente propuesta también permite superar la barrera de 65536 observaciones que tiene el software R cuando trabaja con distancias de datos categóricos. Mediante un estudio de simulación, se logra verificar las bondades del algoritmo propuesto: SMOTEMD para datos mixtos.es_ES
dc.description.abstractAnalyzing samples with unbalanced data is a challenge for those who should use them in terms of modeling. A context in which this happens is when the response variable is binary and one of its classes is very small in proportion to the total. For the modeling of binary variables, probability models such as logit or probit are usually used. However, these models present problems when the sample is not balanced and it is desired to elaborate the confusion matrix from which the predictive power of the model is evaluated. One technique that allows the observed data to be balanced is the SMOTE algorithm, which works with numerical data exclusively. This work is an extension of SMOTE such that it allows the use of mixed data (numerical and categorical). By using mixed data, this proposal also makes it possible to overcome the barrier of 65536 observations that the R software has when working with categorical data distances. Through a simulation study, it is possible to verify the benefits of the proposed algorithm: SMOTEMD for mixed data.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectSMOTEes_ES
dc.subjectCLASIFICACIÓNes_ES
dc.subjectMUESTRAS DESBALANCEADASes_ES
dc.subjectCLASSIFICATIONen
dc.subjectUNBALANCED SAMPLESen
dc.titleSMOTEMD: Un algoritmo de balanceo de datos mixtos para Big Data en R.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Número 24, Vol.2 (Julio - Diciembre 2020)

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