Time Series Classification by Boosting Interval Based literals

• Autores: J. Rodriguez, C. Alonso
• Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 4, Nº. 11, 2000, págs. 2-11
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • Se presenta un método para la clasificación de series temporales, incluyendo el caso multivariable. Se basa en la aplicación de boosting sobre clasificadores muy simples: cláusulas con solo un literal en el cuerpo. Los predicados utilizados están basados en intervalos temporales. Existen dos clases de predicados: i) predicados relativos como "incrementa" y "permanece", y ii) predicados basados en regiones, como "siempre" y "alguna vez", que operan sobre regiones en el dominio de la variable. Experimentos realizados sobre varios conjuntos de datos, algunos de ellos obtenidos de los repositorios de la UCI, muestran que el método propuesto es muy competitivo con respecto a otras propuestas.