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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14960| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Ingeniería de características basada en ontologías para mejorar el rendimiento de modelos de machine learning. |
| Autor : | Jiménez Gómez, Daniela Anaí |
| Director de Tesis : | Flores, Ricardo, dir. |
| Descriptores : | Análisis de datos - Métodos - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 12-may-2025 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniera en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio Ingeniería en Ciencias de la Computación ; Quito, Ecuador, 2025 |
| Páginas : | 56 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | El presente trabajo propone una metodología de ingeniería de características basada en ontologías, con el objetivo de mejorar el rendimiento y la interpretabilidad de modelos de machine learning. A través del desarrollo de una ontología educativa construida sobre el dataset “Student Performance”, se integraron estructuras semánticas al pipeline de procesamiento, permitiendo una agrupación conceptual y justificada de atributos... |
| Descripción : | This study proposes an ontology-based feature engineering methodology aimed at enhancing both the performance and interpretability of machine learning models. By developing an educational ontology structured around the “Student Performance” dataset, semantic structures were integrated into the processing pipeline to conceptually group and justify data attributes... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14960 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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