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Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Sancho Morales, 2020
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/172115

Relevancia de variables en Redes Neuronales

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Resum

[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.

Descripció

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

Citació

Citació

SANCHO MORALES, Saray. Relevancia de variables en Redes Neuronales. [consulted: 14 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/172115

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