Algoritmos evolutivos para el problema de selección de características

Ponente(s): José Aarón López Portillo, Claudia Nayelli Sánchez Gómez, Jonás Velásco Álvarez

El problema de la selección de características es uno de los temas de investigación de interés de la comunidad dedicada a la Ciencia de Datos. La resolución de dicho problema es de suma importancia para los algoritmos de machine learning, debido a que la correcta selección de las características aumenta el poder de predicción o clasificación de los modelos. En el contexto de los problemas de regresión, se han realizado múltiples esfuerzos para la resolución de dicho problema con ayuda de la potencia y flexibilidad de los algoritmos metaheurísticos multiobjetivo. En este trabajo, se implementó una metaheurística multiobjetivo basada en los algoritmos de estimación de distribuciones, para la resolución del problema de selección de características referido a los problemas de regresión. En este trabajo, se utilizan redes bayesianas como modelo de distribución del algoritmo, misma que captura la relevancia y redundancia de las características que conforman las bases de datos. Para la comparación de la implementación realizada con otros algoritmos multi propósito, se diseñaron bases de datos referidas al problema de regresión, mismas que contienen características espurias, que no deben ser seleccionadas.