Resumo

BRAVO ILISASTIGUI, Lisandra; MARTIN RODRIGUEZ, Diana  e  GARCIA BORROTO, Milton. Nuevo método para el descubrimiento de subgrupos no redundantes. Rev cuba cienc informat [online]. 2020, vol.14, n.3, pp. 18-40.  Epub 01-Set-2020. ISSN 2227-1899.

El descubrimiento de subgrupos es una tarea de la Minería de Datos que tiene como objetivo identificar subconjuntos de ejemplos con un comportamiento inusual con respecto a una característica de interés. Un problema que puede afectar la comprensibilidad de los modelos obtenidos por los métodos de descubrimiento de subgrupos, es la redundancia. En este artículo se presenta DINOS, un algoritmo para la extracción de subgrupos no redundantes y con alta inusualidad en forma de reglas cuantitativas. Para ello se emplea un algoritmo genético multiobjetivo que permite optimizar inusualidad, sensibilidad, confianza y comprensibilidad, mientras realiza un aprendizaje evolutivo de los intervalos de los atributos que intervienen en las reglas de subgrupos. Además, este algoritmo emplea criterios para determinar redundancia basados en cobertura y los intervalos de confianza del oddratio, para filtrar los subgrupos redundantes. Un estudio experimental basado pruebas no paramétricas y una comparación pareada con los modelos obtenido por varios algoritmos del estado del arte demuestra la novedad y validez de la propuesta. Los resultados muestran que DINOS obtiene los mejores valores en las métricas estudiadas entre los algoritmos involucrados en el estudio.

Palavras-chave : Descubrimiento de Subgrupos; redundancia; algoritmo genético.

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