ALVOT (ALgoritmos de VOTaci???n) es un modelo de algoritmos de clasificaci???n supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en t???rminos de variables num???ricas y no num???ricas simult???neamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. ???ste ha sido utilizado en numerosos problemas pr???cticos en las denominadas ciencias poco formalizadas ("soft sciences") como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminal???stica y otras. Los clasificadores ALVOT, ...
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ALVOT (ALgoritmos de VOTaci???n) es un modelo de algoritmos de clasificaci???n supervisada basado en precedencias parciales que permite trabajar con descripciones de objetos en t???rminos de variables num???ricas y no num???ricas simult???neamente e incluso admite valores desconocidos en las mismas. ???ste ha sido utilizado en numerosos problemas pr???cticos en las denominadas ciencias poco formalizadas ("soft sciences") como por ejemplo las geociencias, la medicina, la criminal???stica y otras. Los clasificadores ALVOT, como todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una "buena" matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad; de aqu??? que sea un problema determinar qu??? objetos se deben seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en el presente trabajo se proponen dos m???todos de selecci???n de objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas.
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