2026-04-23T03:26:14Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/103092025-07-01T08:20:36Zcom_10259_2699col_10259_6582
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
advisor
Maudes Raedo, Jesús M.
advisor
Arnaiz González, Álvar
author
Ramos Pérez, Ismael
other
Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Informática
2025-03-11T09:36:04Z
2025-03-11T09:36:04Z
2024
http://hdl.handle.net/10259/10309
10.36443/10259/10309
En el aprendizaje automático, especialmente en biología y genómica, los conjuntos de datos son llamados anchos, Los datos anchos contienen una gran cantidad de características pero pocas instancias. Esta alta dimensionalidad dificulta el aprendizaje de los modelos de aprendizaje, causando sobreajuste y sesgos. Para abordar estos problemas, las técnicas de preprocesamiento de datos son fundamentales. Esta tesis explora diversas estrategias de preprocesamiento, como la selección y reducción de características, y el remuestreo para equilibrar las clases. Además de técnicas semi-supervisadas. A través de tres artículos, se comparan diferentes estrategias de preprocesado y, en el campo de la selección de características en aprendizaje semi-supervisado y se propone una nueva taxonomía de algoritmos. Los resultados obtenidos demuestran la importancia de combinar adecuadamente las técnicas de preprocesamiento para obtener modelos más robustos y generales. Esta investigación proporciona una guía práctica para abordar los desafíos planteados por los datos anchos en el aprendizaje automático.
eng
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Wide data
Feature selection
Feature reduction
Semi-supervised learning
Machine learning
Datos anchos
Selección de características
Reducción de características
Aprendizaje semisupervisado
Aprendizaje automático
Técnicas de preprocesamiento en datos anchos
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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URL
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File
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2252599
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