Mejora de los modelos de clasificación y de regresión basados en árboles a través de la optimización matemática

• Cristina Molero-Río ^[1]
  1. [1] École Polytechnique

     École Polytechnique

     Arrondissement de Palaiseau, Francia

     
• Localización: BEIO, Boletín de Estadística e Investigación Operativa, ISSN 1889-3805, Vol. 39, Nº. 3, 2023
• Idioma: español
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• Resumen

  • Esta tesis doctoral (Molero-Rı́o 2022) combina las disciplinas de aprendizaje automático e investigación operativa. En particular, contribuye a la mejora de los modelos de clasificación y de regresión basados en árboles mediante el desarrollo de nuevas formulaciones de optimización matemática.

• Referencias bibliográficas
  • Benı́tez-Peña, Sandra, Emilio Carrizosa, Vanesa Guerrero, M Dolores Jiménez-Gamero, Belén Martı́n-Barragán, Cristina Molero-Rı́o, Pepa Ramı́rez-Cobo,...
  • Blanquero, Rafael, Emilio Carrizosa, Cristina Molero-Rı́o, and Dolores Romero Morales. 2020. “Sparsity in Optimal Randomized Classification...
  • Blanquero, Rafael, Emilio Carrizosa, Cristina Molero-Rı́o, and Dolores Romero Morales. 2021. “Optimal Randomized Classification Trees.” Computers...
  • Blanquero, Rafael, Emilio Carrizosa, Cristina Molero-Rı́o, and Dolores Romero Morales. 2022. “On Sparse Optimal Regression Trees.” European...
  • Blanquero, Rafael, Emilio Carrizosa, Cristina Molero-Rı́o, and Dolores Romero Morales. 2023. “On Optimal Regression Trees to Detect Critical...
  • Carrizosa, Emilio, Cristina Molero-Rı́o, and Dolores Romero Morales. 2021. “Mathematical Optimization in Classification and Regression Trees.”...
  • Molero-Rı́o, Cristina. 2022. “Enhancing Classification and Regression Tree-Based Models by Means of Mathematical Optimization.” PhD thesis,...