Trabajo Fin de Máster
Codificación de variables categóricas en aprendizaje automático
Autor/es | Rocha Íñigo, Adrián |
Director | Núñez-Reyes, Amparo
Pavón Pérez, Fernando |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática |
Fecha de publicación | 2020 |
Fecha de depósito | 2021-05-11 |
Titulación | Universidad de Sevilla. Máster Universitario de Ingeniería Industrial |
Resumen | Las variables categóricas aparecen con gran frecuencia en los conjuntos de datos de problemas
reales. Sin embargo, debido a su naturaleza, no pueden ser tratadas directamente por un
número significativo de técnicas de ... Las variables categóricas aparecen con gran frecuencia en los conjuntos de datos de problemas reales. Sin embargo, debido a su naturaleza, no pueden ser tratadas directamente por un número significativo de técnicas de aprendizaje automático. Para afrontar esta situación y poder sacar provecho de la información que estas variables condensan, se van a estudiar diversas técnicas de codificación que permiten transformarlas en otras variables continuas que sí son más aptas para ser empleadas en la resolución de problemas. De esta manera, el propósito de este trabajo consiste en el análisis y comparación de dichas codificaciones. |
Cita | Rocha Íñigo, A. (2020). Codificación de variables categóricas en aprendizaje automático. (Trabajo Fin de Máster Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. |
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M1909 Rocha Íñigo, Adrián.pdf | 2.067Mb | [PDF] | Ver/ | |