# name
Relevancia de variables en Redes Neuronales

# metadata.dc.description[].value
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

# metadata.dc.description.abstract[].value
[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.

# metadata.dc.source[].value
Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

# metadata.dc.title[].value
Relevancia de variables en Redes Neuronales