RT Generic
T1 Métodos de selección de variables en modelos de regresión
A1 Vicente González, Fabián
AB En los modelos de regresión uno de los problemas más comunes que nos podemosencontrar es el de seleccionar las variables que se deben incorporar al modelo. En estetrabajo se estudian algunas de las técnicas más habituales y posteriormente se aplican adatos simulados.Primero se introducen los métodos clásicos, que seleccionan las variables mediante laconstrucción de distintos modelos y su posterior comparación utilizando algún criteriopredefinido. A continuación, se muestra como utilizar la regresión LASSO como métodode selección. Por último, se explica el método de máxima relevancia mínima redundancia ydistintas formas de calcular sus parámetros, entre las que se incluye el uso de la correlaciónde distancias
AB The most common problem in regression models is the feature selection. In this project,some of the most used techniques are studied and later applied to simulated data.First, we introduce the classical methods, which select features making different modelsand comparing them using a predefined criterion. Then we show how to use LASSO regression as a selection method. Finally, maximun relevance minimum redundancy methodis introduced and also different ways of calculating its parameters including the distancecorrelation.
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10347/30047
UL http://hdl.handle.net/10347/30047
LA spa
NO Traballo Fin de Grao en Matemáticas. Curso 2021-2022
DS Minerva
RD 23 abr 2026