Resumen

Recientemente, la importancia de la computación en la nube móvil ha aumentado. Los dispositivos móviles pueden recopilar datos personales de varios sensores en un período de tiempo más corto y los datos basados en sensores consisten en información valiosa de los usuarios. La potencia de cálculo avanzada y la tecnología de análisis de datos basada en la computación en la nube brindan la oportunidad de clasificar datos masivos de sensores en etiquetas dadas. El algoritmo de bosque aleatorio es conocido como un modelo de caja negra que apenas puede interpretar el proceso oculto en su interior. En este documento, proponemos un método que analiza el impacto de las variables en el algoritmo de bosque aleatorio para aclarar qué variable afecta más la precisión de la clasificación. Aplicamos el Valor de Shapley con bosque aleatorio para analizar el impacto de las variables. Bajo el supuesto de que cada variable coopera como jugadores en una situación de juego cooperativo, el Valor de Shapley distribuye equitativamente la recomp

• Materias:Sistemas de Comunicación Inalámbricos Internet de las cosas Redes de radio Computación móvil Radio cognitiva
• Subjects:Wireless Communication Systems Internet of things Radio Networks Mobile Computing Cognitive Radio
• Palabras claves:Computación móvil en la nube; Sensores; Tecnología de análisis de datos; Algoritmo random forest; Valor de Shapley; Precisión de la clasificación.
• Keywords:Mobile cloud computing; Sensors; Data analysis technology; Random forest algorithm; Shapley Value; Classification accuracy