Aplicación de lógicas retractables en modelos de clasificación binaria (2018)
"El problema de clasificación estadística ha sido de gran importancia en los últimos años en las ciencias de la computación. Esto último debido a la popoularidad que han adquirido temas como la inteligencia artificial o el 'machine learning' (donde la clasificación estadística es base de muchos de sus modelos). En el presente documento de grado se exploran posibles aplicaciones de lógicas retractables y reglas de asociación a una clase particular de este problema: la clasificación binaria. Se propone e implementa un modelo construido utilizando estos conceptos (lógicas retractables y reglas de asociación). Además, se evalua el desempeño de dicho modelo sobre dos conjuntos de datos mediante técnicas como 'split validation' y análisis de matrices de confusión a través de métricas como 'accuracy', 'recall', 'precision', 'specificity', 'sensitivity' y 'f-measure'."--Tomado del Formato de Documento de Grado.