Árbol de clasificación paralelo: una herramienta de minería de datos

FERREYRA, NICOLÁS EMANUEL; FRESNO, CRISTOBAL; ZINGARETTI, MARÍA LAURA; PRATO, LAURA; FERNÁNDEZ, ELMER ANDRÉS

Villa María (Córdoba)

Jornada; VIII Jornadas de Investigación (UNVM); 2013

Universidad Nacional de Villa María

En Bioinformática y en muchos otros campos los problemas de clasificación son algo común. La idea principal detrás de este problema es crear modelos a partir de un conjunto inicial de datos, obteniendo una separación entre las distintas clases presentes en los datos. En base a este modelo, es posible clasificar nuevos datos de los cuales normalmente no conocemos sus clases. El software R provee implementaciones de muchas herramientas de minería de datos que nos permiten resolver problemas de clasificación, pero algunas de ellas presentan grados altos de error cuando se trata de modelar problemas multiclase, lo cual dificulta las predicciones que se podrían realizar con nuevos datos mediante la utilización del modelo en cuestión. En este trabajo nos enfocamos en transformar un problema multiclase en muchos problemas biclase, mediante la creación de un árbol de clasificación binario y balanceado.