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标题：Supervised Discretization Method for Quantitative and Qualitative Ordered Variables
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作者：RUIZ, FRANCISCO J. ; ANGULO, CECILIO ; AGELL, NURIA 等
期刊名称：Computación y Systemas
印刷版ISSN：1405-5546
出版年度：2006
卷号：9
期号：04
出版社：Universidad Nacional Autónoma de México, Servicios de Cómputo Académico
摘要：EN ESTE TRABAJO SE PRESENTA UNA NUEVA TÉCNICA PARA DEFINIR LAS FRONTERAS EN EL PROCESO DE DISCRETIZACIÓN DE UNA VARIABLE CONTINUA. ESTE MÉTODO ES USADO COMO PASO PREVIO EN UN PROBLEMA DE REGRESIÓN, CONSIDERADO COMO UN PROBLEMA DE APRENDIZAJE EN EL CUAL LA VARIABLE DE SALIDA PUEDE SER CUANTITATIVA (CONTINUA O DISCRETA) O CUALITATIVA DEFINIDA SOBRE UNA ESCALA ORDINAL. EL MÉTODO PROPUESTO ENFATIZA EL CONCEPTO DE “LOCALIDAD” PARA DETERMINAR LAS FRONTERAS DE LAS DISCRETIZACIÓN. EN EL CASO DE VARIABLES CONTINUAS, EL MÉTODO SE BASA EN LA MAXIMIZACIÓN DE LA DIFERENCIA ENTRE DISTRIBUCIONES USANDO DISTANCIAS INTERCALARES, Y EN EL CASO DE SALIDAS CUALITATIVAS, EN UNA DISTANCIA DEFINIDA SOBRE UNA ESTRUCTURA DE ÓRDENES DE MAGNITUD ABSOLUTOS. LA PRINCIPAL CARACTERÍSTICA DEL MÉTODO SE ILUSTRA CON TRES EJEMPLOS, DOS PARA SALIDAS CONTINUAS Y UN ÚLTIMO CON SALIDAS CUALITATIVAS.