Este libro presenta una propuesta relacionada con las tareas de
clasificacion del aprendizaje automatico. La propuesta abarca los
distintos niveles necesarios para disenar e implementar un
multiclasificador que posee la habilidad de procesar datos con
informacion imperfecta. La intencion ha sido presentar un
clasificador que mantenga un alto grado de precision con datos
crisp y que tambien sea capaz de procesar datos fuzzy, manteniendo
un buen rendimiento ante datos missing y diferentes tipos de ruido.
Para lograrlo se han empleado tecnicas de soft computing
(especialmente la logica fuzzy) generando algoritmos, metodos y
procedimientos que se han conjuntado en una propuesta metodologica
que hemos llamado Fuzzy Random Forest. Tambien se han planteado una
amplia variedad de metodos de combinacion para trabajar con Fuzzy
Random Forest. Fuzzy Random Forest esta inspirado en la metodologia
Random Forest de Breiman, sin embargo los dos elementos principales
que lo conforman son: un arbol fuzzy, como clasificador base, en el
que se introducen elementos aleatorios y los metodos de combinacion
que fusionan la informacion o votos de cada arbol.
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