Resumen

ALVAREZ MEZA, ANDRÉS M.; DAZA SANTACOLOMA, GENARO; ACOSTA MEDINA, CARLOS D.  y  CASTELLANOS DOMINGUEZ, GERMÁN. SELECCIÓN DE PARÁMETROS EN MÍNIMOS CUADRADOS-MÁQUINAS DE VECTORES DE SOPORTE ORIENTADAS A REGRESIÓN, UTILIZANDO VALIDACIÓN CRUZADA GENERALIZADA. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2012, vol.79, n.171, pp.23-30. ISSN 0012-7353.

En este trabajo, se propone una metodología para la selección automática de los parámetros libres de la técnica de regresión basada en mínimos cuadrados máquinas de vectores de soporte (LS-SVM), a partir de un análisis de validación cruzada generalizada multidimensional sobre el conjunto de ecuaciones lineales de LS-SVM. La técnica desarrollada no requiere de un conocimiento a priori por parte del usuario acerca de la influencia de los parámetros libres en los resultados. Se realizan experimentos sobre dos bases de datos artificiales y dos bases de datos reales. De acuerdo a los resultados obtenidos, se concluye que el algoritmo desarrollado calcula regresiones apropiadas con errores relativos competentes.

Palabras clave : selección de parámetros; mínimos cuadrados-máquinas de vectores de soporte; validación cruzada generalizada multidimensional; regresión.

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