Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

A Study of Different Classifier Combination Approaches for Handwritten Indic Script Recognition

Script identification is an essential step in document image processing especially when the environment is multi-script/multilingual. Till date researchers have developed several methods for the said problem. For this kind of complex pattern recognition problem, it is always difficult to decide which classifier would be the best choice. Moreover, it is also true that different classifiers offer complementary information about the patterns to be classified. Therefore, combining classifiers, in an intelligent way, can be beneficial compared to using any single classifier. Keeping these facts in mind, in this paper, information provided by one shape based and two texture based features are combined using classifier combination techniques for script recognition (word-level) purpose from the handwritten document images. CMATERdb8.4.1 contains 7200 handwritten word samples belonging to 12 Indic scripts (600 per script) and the database is made freely available at https://code.google.com/p/cmaterdb/. The word samples from the mentioned database are classified based on the confidence scores provided by Multi-Layer Perceptron (MLP) classifier. Major classifier combination techniques including majority voting, Borda count, sum rule, product rule, max rule, Dempster-Shafer (DS) rule of combination and secondary classifiers are evaluated for this pattern recognition problem. Maximum accuracy of 98.45% is achieved with an improvement of 7% over the best performing individual classifier being reported on the validation set

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic

XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación - CACIC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC), celebrado en la ciudad de Río Cuarto los días 14 al 18 de octubre de 2019 organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales - Universidad Nacional de Río CuartoRed de Universidades con Carreras en Informátic