Resumen de Implementación de Programación Genética en problemas de Clasificación Binaria

Joel Favila Navarro, Alejandro Alvarado-Iniesta, Roberto Romero López, Ivan Pérez Olguín

• español

  El presente trabajo muestra la implementación de programación genética para resolver problemas de clasificación binaria. Uno de los objetivos del presente trabajo es evidenciar el uso de la programación genética en este tipo de problemas; es decir, típicamente se utilizan otro tipo de técnicas, e.g., regresión, redes neuronales artificiales. Programación genética presenta una ventaja en comparación con estas técnicas, la cual es que no necesita una definición a priori de su estructura. El algoritmo evoluciona de manera automática hasta encontrar un modelo que mejor se adapte a un conjunto de datos de entrenamiento (aprendizaje supervisado). Así entonces, la programación genética puede ser considerada como una alternativa de uso para el desarrollo de sistemas inteligentes principalmente en el reconocimiento de patrones.

  Palabras clave: Algoritmos evolutivos, aprendizaje de máquina, clasificación binaria, programación genética

• English

  This work shows the implementation of genetic programming to solve binary classification problems. One of the objectives of this work is to demonstrate the use of genetic programming in this type of problems; that is, other types of techniques are typically used, e.g., regression, artificial neural networks. Genetic programming presents an advantage compared to those techniques, which is that it does not need an a priori definition of its structure. The algorithm evolves automatically until finding a model that best fits a set of training data (supervised learning). Thus, genetic programming can be considered as an alternative option for the development of intelligent systems mainly in the pattern recognition field.

  Keywords: Binary classification, evolutionary algorithms, genetic programming, machine learning