Delicado, PedroSancho Morales, Saray2020-11-162020-11-162020-06https://hdl.handle.net/2445/172115Treballs 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[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.74 p.application/pdfspacc-by-nc-nd (c) Sancho Morales, 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Xarxes neuronals (Informàtica)Aprenentatge automàticEstadísticaTreballs de fi de grauNeural networks (Computer science)Machine learningStatisticsBachelor's thesesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess