PFM: Modelo de predicción hı́brido DT-SVM para conseguir explicabilidad, e incremento en la tasa de aciertos, para el problema de identificación de riesgos en aplicaciones de seguros de vida

Máster Universitario en Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes
Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Universidad País Vasco
Fecha de disertación: 29/09/2017

Objetivo del proyecto:

Implementar un modelo de clasificación hı́brido entre DT y SVM, desarrollando únicamente los primeros niveles del DT y aplicando a los casos de cada nodo hoja un SVM, con la hipótesis de que se pudiera conseguir una solución con cierto grado de explicabilidad (DT), y un incremento en la tasa de aciertos.