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http://hdl.handle.net/10609/117686
Título : | Optimal decision trees using optimization techniques |
Autoría: | Alòs Pascual, Josep |
Director: | Casas-Roma, Jordi |
Tutor: | Parada Medina, Raúl |
Resumen : | La creciente necesidad de tener una forma de entender y explicar las decisiones producidas por los algoritmos de inteligencia artificial, utilizados en un amplio conjunto de campos, llevó a la aparición del concepto de inteligencia artificial explicable. Uno de los algoritmos más simples, aunque poderoso, son los árboles de decisión. Este proyecto se centra en el estudio de los algoritmos que permiten la creación de esos árboles, asegurando al mismo tiempo que el árbol sea óptimo, ya que los árboles más pequeños suelen ser más fáciles de explicar. El proyecto presenta un paquete Python cuyo propósito es actuar como un eliminador de barreras para los usuarios que no tienen los medios para implementar esos algoritmos, permitiéndoles utilizar las implementaciones propuestas por diferentes autores, aprovechando tanto la implementación de los algoritmos como la interacción con los ls resolutores del paquete. En este informe se presenta el diseño de esa herramienta, así como las consideraciones técnicas sobre las que se utilizan las herramientas de resolución. Además, se hace un análisis comparativo de los diferentes conjuntos de datos utilizados en la bibliografía para evaluar que el paquete cumpla su tarea principal y para comparar los diferentes enfoques aplicados. |
Palabras clave : | arboles de decisión business intelligence optimización |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 16-jun-2020 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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