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-13 y 6-14 muestran las matrices de confusión obtenidas para los cuatro ensayos realizados. En todos los casos se ha calculado la fiabilidad global...

-13 y 6-14 muestran las matrices de confusión obtenidas para los cuatro ensayos realizados. En todos los casos se ha calculado la fiabilidad global como el cociente de las parcelas correctamente clasificadas (suma de la diagonal principal) entre el número total de muestras. También se calculan para cada clase la fiabilidad del productor, entendida como el cociente de parcelas de una clase correctamente clasificadas entre el número de parcelas de esa clase y la fiabilidad de usuario obtenida como el cociente entre las parcelas de una clase bien clasificadas y el total de las parcelas clasificadas en esa clase. La fiabilidad de productor indica los errores por defecto, mientras que la fiabilidad de usuario muestra los errores por exceso. Los resultados del primer ensayo (tabla 6-11) muestran una fiabilidad de productor elevada para las clases algarrobos, almendros y cítricos. Por otra parte, la clase olivos tiene un valor de fiabilidad de productor más bajo ya que existe un número elevado de parcelas de olivos asignadas a la clase algarrobos. Por lo que respecta a la fiabilidad de usuario, los cítricos y los olivos tienen valores elevados, correspondiendo a los algarrobos y los almendros los valores más bajos. En el caso de los algarrobos está motivado principalmente por la clasificación de parcelas de olivos en la clase algarrobos, mientras que en el caso de los almendros se debe a la confusión con la clase cítricos. La fiabilidad global obtenida es del 83%. En el tercer ensayo (tabla 6-13), utilizando 20 características y 10 árboles de decisión se produce un incremento en las fiabilidades de productor y en las de usuario, y por lo tanto en la fiabilidad global de la clasificación que pasa de un 83% a un 88%. Se reduce la confusión entre las clases algarrobos y olivos, al mismo tiempo que también se reduce entre las clases cítricos y almendros. Este ensayo, con el mayor número de variables implicadas y con la aplicación del método boosting, es el que mejores resultados obtiene, obteniendo todas las clases fiabilidades superiores al 75%.

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tesisUPV3185
310 pag.

Análise Orientada A Objetos Universidad Nacional De ColombiaUniversidad Nacional De Colombia

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