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Metaheurı́stica multiobjetivo para support vector machines con feature selection.
(Universidad de Concepción, 2024) Badilla Salamanca, Mathias Felipe; Contreras Bolton, Carlos Emilio; Medina Durán, Rosa Daniela
La selección de features es una área importante en el aprendizaje supervisado, especialmente al manejar grandes volúmenes de datos con muchas features. Support Vector Machines (SVM) ha demostrado ser un modelo sencillo y eficiente para trabajar en la selección de features gracias al uso regresores especı́ficos para cada feature, los cuales son anulados si no son relevantes. Por ello, esta memoria de tı́tulo propone una metaheurı́stica multiobjetivo para mejorar la selección de features aplicando SVM. La metaheurı́stica multiobjetivo se basa en el NSGA-II y busca optimizar tanto el rendimiento predictivo como la eficiencia computacional del modelo. El enfoque propuesto es evaluado en diversos conjuntos de datos, considerando métricas de clasificación y tiempo de ejecución. Los resultados muestran que la metaheurı́stica presentada no solo reduce la dimensionalidad del problema sino que también mantiene o mejora la calidad de las predicciones. Este trabajo contribuye al campo de la inteligencia artificial y la investigación de operaciones al demostrar que el uso de metaheurı́sticas pueden ser efectivas en la mejora de algoritmos de aprendizaje supervisado como SVM.