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Document type

Bachelor thesis

Publication date

2020-06

Publication license

cc-by-nc-nd (c) Sancho Morales, 2020
Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/172115

Relevancia de variables en Redes Neuronales

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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.

Description

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

Subject

Xarxes neuronals (Informàtica), Aprenentatge automàtic, Estadística, Treballs de fi de grau

Subject (English)

Neural networks (Computer science), Machine learning, Statistics, Bachelor's theses

Citation

Collections

Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

Citation

SANCHO MORALES, Saray. Relevancia de variables en Redes Neuronales. [consulted: 8 of June of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/172115

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