Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/172115
Title: Relevancia de variables en Redes Neuronales
Author: Sancho Morales, Saray
Director/Tutor: Delicado, Pedro
Keywords: Xarxes neuronals (Informàtica)
Aprenentatge automàtic
Estadística
Treballs de fi de grau
Neural networks (Computer science)
Machine learning
Statistics
Bachelor's thesis
Issue Date: Jun-2020
Abstract: [cast] Algunos algoritmos predictivos (como las redes neuronales) usualmente presentan mejores re- sultados en predicción que los modelos estadísticos que resuelven los mismos problemas (por ejemplo, el modelo de regresión lineal o GLM). Por el contrario, los modelos estadísticos son más fácilmente interpretables que los modelos algorítmicos porque ofrecen una medida de la contribución a la predicción que hace cada una de las variables explicativas. Este TFG parte del trabajo de Delicado and Peña (2019) titulado Variable relevance by ghost variables y quiere comparar estas medidas generales con las medidas que se han definido en la literatura para redes neuronales.
Note: Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2020, Tutor: Pedro Delicado Useros
URI: http://hdl.handle.net/2445/172115
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