Métodos de clasificación supervisada: Support Vector Machine

Abstract

En este trabajo fin de grado se realiza un estudio sobre los algoritmos de clasificación supervisada y más concretamente sobre el Support Vector Machine (SVM). Para ponernos en contexto, en primer lugar se define qué es un algoritmo de clasificación junto a una breve descripción de los algoritmos más utilizados como son la regresión logística, el análisis discriminante lineal y el método de los k-vecinos más próximos. Seguidamente, nos centraremos en dos métodos de clasificación basados en hiperplanos separadores como son el Perceptrón y el método de los hiperplanos separadores óptimos. Para finalizar con el estudio teórico, se examina el método del Support Vector Machine partiendo de una serie de definiciones básicas para llegar a conceptos más complejos y así poder entender a la perfección el algoritmo. Finalmente, he realizado un programa en Python empleando el algoritmo de SVM y haciendo uso de una base de datos con información de pacientes médicos, algunos con enfermedades cardiovasculares. He abordado el problema de clasificar a los pacientes en si tienen o no alguna enfermedad cardiaca.