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dc.creatorValdez Valenzuela, Erik
dc.creatorKuri Morales, Angel
dc.creatorGomez Adorno, Helena
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:14Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:14Z
dc.date.issued2022-10-23
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3978
dc.descriptionArtículo académico que presenta una técnica de codificación basada en encontrar aquellos números o códigos que preservan la relación entre el atributo categórico y las demás variables del conjunto de datos. Se resuelven seis problemas de clasificación supervisada utilizando la técnica propuesta con cinco algoritmos de ML diferentes. Además, se compara el desempeño de la técnica propuesta con otras diez técnicas de codificación.
dc.publisherSpringer Nature Link
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleCESAMMO: Categorical Encoding by Statistical Applied Multivariable Modeling / Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsCategorical encoding
dc.subject.keywordsMachine learning
dc.subject.keywordsData preprocessing
dc.subject.keywordsCodificación categórica
dc.subject.keywordsAprendizaje automático
dc.subject.keywordsPreprocesamiento de datos
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-19493-1_14
dc.identifier.bibliographiccitationValdez-Valenzuela, E., Kuri-Morales, A., & Gómez-Adorno, H. (2022). CESAMMO: Categorical Encoding by Statistical Applied Multivariable Modeling / Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). In O. Pichardo Lagunas, J. Martínez-Miranda, & B. Martínez Seis (Eds.), Advances in computational intelligence. MICAI 2022 (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 13612). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19493-1_14
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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