Análisis y resolución de problemas de clasificación con múltiples clasificadores

Abstract

En este trabajo se va a presentar un estado del arte de algunos de los principales métodos de ensemble para clasificadores con múltiples clases. La forma más popular de realizar clasificaciones con múltiples clases consta en subdividir el problema inicial en problemas binarios de pares de clases y una vez realizadas las predicciones se combinan los resultados de los clasificadores binarios. Además se realiza una comparativa aplicando los clasificadores Nearest Neighbor (KNN) y Support Vector Machines (SVM) creando un ensemble de clasificadores a partir de los resultados de de clasificadores binarios con estos algoritmos. Por último, se presentan unas conclusiones basadas en la experimentación realizada.