Towards an improved classification model based on deep learning and nearest rules strategy

Abstract

Se presenta una comparación entre dos enfoques mejorados: un método híbrido basado en reglas y una estrategia de reglas más cercana. Se realizan varios experimentos con un conjunto de datos de análisis desde una plataforma de aprendizaje a distancia. Se desarrollan varios clasificadores para comparar el rendimiento de los enfoques propuestos, utilizando la precisión, la tasa de TP, la medida F, el área de PRC, el MCC, la precisión, la recuperación y el área de características operativas del receptor (AROC) como métricas. El resultado confirma la utilidad de estos algoritmos para la clasificación y muestra la superioridad de los enfoques