Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Oráculos K-Vecinos
Método DES que evalúa la competencia de los clasificadores en los k vecinos más cercanos de la instancia de prueba para determinar cuáles usar para la predicción final.
Región de Competencia
Zona del espacio de características definida por los vecinos más cercanos de una instancia de prueba, utilizada para evaluar la competencia local de los clasificadores.
DES-KNN
Técnica de selección dinámica que utiliza el algoritmo de los k vecinos más cercanos para definir la región de competencia y evaluar el rendimiento local de los clasificadores.
Mapa de Competencia
Representación espacial de las zonas de competencia de cada clasificador en el conjunto, permitiendo identificar visualmente las regiones donde cada modelo sobresale.
Estimación de Precisión Local
Proceso de evaluación del rendimiento de un clasificador basado en su precisión en instancias similares dentro de la región de competencia local.
Poda de Conjuntos
Técnica para reducir el tamaño de un conjunto eliminando clasificadores redundantes o de bajo rendimiento antes o durante la selección dinámica.
DES-Clustering
Enfoque de selección dinámica que utiliza algoritmos de clustering para identificar grupos de instancias similares y evaluar la competencia de los clasificadores en cada cluster.
Meta-Aprendizaje para DES
Uso de meta-aprendizaje para predecir la competencia de los clasificadores basándose en meta-características extraídas de las instancias y rendimientos pasados.
Diversidad de Competencias
Medida de la variación en las áreas de competencia entre diferentes clasificadores de un conjunto, esencial para una selección dinámica eficaz.
Integración Dinámica de Conjuntos
Proceso de combinación de las predicciones de los clasificadores seleccionados dinámicamente, a menudo utilizando pesos basados en su competencia local estimada.
Selección Dinámica en Línea
Variante de DES adaptada a flujos de datos donde la selección y evaluación de la competencia se realizan en tiempo real con datos evolutivos.
Paisaje de Rendimiento
Representación multidimensional del rendimiento de los clasificadores a través de diferentes regiones del espacio de características, guiando la selección dinámica.
DES Híbrido
Enfoque que combina varias técnicas de selección dinámica, como el clustering y el k-NN, para mejorar la robustez y la precisión de la selección.
Nivel de Competencia
Puntuación cuantitativa que evalúa el grado de experiencia de un clasificador para una instancia específica, utilizada como criterio principal en los métodos DES.
DES Basado en Umbrales
Método de selección que utiliza umbrales de competencia predefinidos para decidir qué clasificadores incluir en el subconjunto de predicción.
Selección Dinámica de Clasificadores
Variante de DES donde solo el mejor clasificador (en lugar de un subconjunto) es seleccionado para cada instancia basándose en su máxima competencia local.