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Optimización de Support Vector Machine mediante metaheurÃsticas para clasificación de retinopatia diabética
La máquina de vectores de soporte (SVM, Support Vector Machine) es una técnica de clasificación de aprendizaje supervisado, ampliamente utilizada en diferentes campos de aplicación. SVM busca identificar el mejor hiperplano que permita lograr una separación clara entre un conjunto de datos. Desafortunadamente, el uso práctico de SVM está limitado por la calidad de la configuración de sus hiperparámetros, que tienen un impacto directo sobre su rendimiento en clasificación y generalización. Por lo tanto, es necesario desarrollar un enfoque efectivo y rápido para determinar los valores de estos hiperparámetros que lleven a una clasificación eficiente y confiable. Este trabajo presenta la evaluación de cuatro metaheurÃsticas, en la labor de optimizar los hiperparámetros de un SVM que utiliza un kernel Wavelet. Las evaluaciones se realizaron sobre un conjunto de datos relacionados a la enfermedad retinopatÃa diabética. A partir de los resultados del experimento, se puede concluir que el uso de técnicas metaheurÃsticas para optimizar los hiperparámetros puede ayudar a mejorar la capacidad de clasificación y generalización del SVMFil: Rojas, Matias Gabriel. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las TecnologÃas de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e IngenierÃa de la Computación; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las TecnologÃas de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de IngenierÃa; ArgentinaFil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y Técnicas. Centro CientÃfico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de IngenierÃa; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las TecnologÃas de la Informacion y las Comunicaciones; ArgentinaXXI Simposio Argentino de Inteligencia Artificial (ASAI 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual)Buenos AiresArgentinaSociedad Argentina de Informática (SADIO)Facultad de IngenierÃaConsejo Nacional de Investigaciones CientÃficas y TécnicasJornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (JAIIO)Asociación Argentina de Inteligencia Artificial (AAIA
Selection of contributing factors for predicting landslide susceptibility using machine learning and deep learning models
Landslides are a common natural disaster that can cause casualties, property
safety threats and economic losses. Therefore, it is important to understand or
predict the probability of landslide occurrence at potentially risky sites. A
commonly used means is to carry out a landslide susceptibility assessment based
on a landslide inventory and a set of landslide contributing factors. This can
be readily achieved using machine learning (ML) models such as logistic
regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), extreme
gradient boosting (Xgboost), or deep learning (DL) models such as convolutional
neural network (CNN) and long short time memory (LSTM). As the input data for
these models, landslide contributing factors have varying influences on
landslide occurrence. Therefore, it is logically feasible to select more
important contributing factors and eliminate less relevant ones, with the aim
of increasing the prediction accuracy of these models. However, selecting more
important factors is still a challenging task and there is no generally
accepted method. Furthermore, the effects of factor selection using various
methods on the prediction accuracy of ML and DL models are unclear. In this
study, the impact of the selection of contributing factors on the accuracy of
landslide susceptibility predictions using ML and DL models was investigated.
Four methods for selecting contributing factors were considered for all the
aforementioned ML and DL models, which included Information Gain Ratio (IGR),
Recursive Feature Elimination (RFE), Particle Swarm Optimization (PSO), Least
Absolute Shrinkage and Selection Operators (LASSO) and Harris Hawk Optimization
(HHO). In addition, autoencoder-based factor selection methods for DL models
were also investigated. To assess their performances, an exhaustive approach
was adopted,...Comment: Stochastic Environmental Research and Risk Assessmen