Resumen

El artículo propone un clasificador de Programación de Expresión Génica incremental. Sus principales características incluyen el uso de un ensamble de dos niveles que consiste en clasificadores base en forma de genes y el clasificador de nivel superior en forma de metagene. El enfoque nos permite manejar conjuntos de datos grandes controlando el tiempo de cómputo mediante mecanismos de reducción de datos. El usuario puede controlar el número de atributos utilizados para inducir clasificadores base, así como el número de clasificadores base utilizados para inducir metagenes. Para optimizar la fase de configuración de parámetros, se propone un enfoque basado en los principios del Diseño de Experimentos Ortogonales, lo que permite una evaluación estadística de la influencia de diferentes factores en el rendimiento del clasificador. Además, el algoritmo está equipado con un mecanismo simple para la detección de cambios. Una descripción detallada del algoritmo es seguida por un extenso experimento computacional. Sus resultados validan el enfoque. Los resultados del experimento computacional muestran

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Propone; Incremental; Programación de expresión génica; Clasificador; Conjunto; Tiempo de computación.
• Keywords:Proposes; Incremental; Gene expression programming; Classifier; Ensemble; Computation time.