PFM: Modelo de predicción hı́brido DT-SVM para conseguir explicabilidad, e incremento en la tasa de aciertos, para el problema de identificación de riesgos en aplicaciones de seguros de vida

Escrito por jlgranda.com el viernes junio 29, 2018

Máster Universitario en Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes
Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Universidad País Vasco
Fecha de disertación: 29/09/2017

Objetivo del proyecto:

Implementar un modelo de clasificación hı́brido entre DT y SVM, desarrollando únicamente los primeros niveles del DT y aplicando a los casos de cada nodo hoja un SVM, con la hipótesis de que se pudiera conseguir una solución con cierto grado de explicabilidad (DT), y un incremento en la tasa de aciertos.

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Documento Fecha de actualización
Memoria 2017-09-07 17:30

Etiqueta: proyectos

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