Error de posición en Clasificadores Bayesianos para la Clasificación de Series Temporales

Resumen

En este trabajo se propone el uso del error de posición de los clasificadores obtenidos al aplicar técnicas de clasificación bayesiana sobre series temporales como medida de utilidad de los mismos. El error de posición mide la posición media de la hipótesis correcta dentro de las propuestas por clasificadores que puedan establecer una ordenación de las clases. El error de posición nos proporciona una medida de confianza sobre los clasificadores que permiten la ordenación de hipótesis. La clasificación de series temporales consiste en determinar la pertenencia de un ejemplo a una determinada clase, y puede ser usada en la diagnosis de procesos continuos. En este tipo de procesos puede ser conveniente contar con hipótesis alternativas a la dada, en el caso de encontrarnos con una clasificación errónea. Los clasificadores bayesianos estudiados permiten asignar un orden dentro de las hipótesis. Los resultados que se presentan son los obtenidos sobre diferentes tipos de datos, por un lado se ha usado conjuntos de datos sintéticos en los que se considera una única serie temporal, también se ha trabajado con datos simulados de un proceso continuo realizado en una planta piloto. Además se han usado características que capturan propiedades interesantes de las series combinadas con técnicas de clasificación mediante redes bayesianas