Funciones Núcleo en un Espacio de Órdenes de Magnitud Absolutos
F.J. Ruiz1 , C. Angulo1, N. Agell2, X. Rovira2, R. Campos2 y M. Sanchez3
1 Depto. de Ingeniería de Sistemas. Universitat Politécnica de Catalunya Av. Víctor Balaguer s/n. Vilanova i G. (Spain) fjruiz@mat.upc.es ; cecilio.angulo@upc.es
2 Departamento de Métodos Cuantitativos. ESADE– Universitat Ramon Llull Av. Pedralbes 62–65. 08034 Barcelona (Spain) agell@esade.edu ; rovira@esade.edu ; r.campos.e@esade.edu
3 Departamento de Matemática Aplicada II. Universitat Politécnica de Catalunya C. Pau Gargallo, 5, 08028 Barcelona (Spain) monica.sanchez@.upc.es
]]> Resumen
Los algoritmos de aprendizaje basados en Funciones Núcleo, particularmente las Máquinas de Soporte Vectorial (MSV), han proporcionado buenos resultados en problemas de clasificación con patrones de entrada no separables linealmente. El uso de las Funciones Núcleo permite aplicar estos algoritmos de inferencia incluso sobre información proveniente de un conjunto sin estructura de espacio euclideo. Al considerar una Función Núcleo, los datos se proyectan de forma implícita sobre un nuevo espacio de características cuya estructura es exportada hacia el espacio de origen.
En este trabajo se analiza una Función Núcleo que actúa sobre datos que pertenecen a un Espacio Cualitativo de Ordenes de Magnitud Absolutos. El diseño de esta Función Núcleo está inspirado en recientes métodos elaborados sobre Máquinas Núcleo para espacios discretos de trabajo. Como ilustración se presenta una aplicación de estos sistemas de aprendizaje en el campo financiero, concretamente en la modelización del riesgo de crédito. Se estudia los resultados de predicción de riesgo crediticio de un conjunto de empresas que entregan información pública al mercado. Para ello se utilizan variables económico–financieras de las compañías y su clasificación de riesgo emitida por una conocida evaluadora del mercado financiero.
Palabras clave: Aprendizaje Automático, Máquinas de Soporte Vectorial, Funciones Núcleo, Razonamiento Cualitativo.
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Agradecimientos
Este trabajo ha sido parcialmente subvencionado por el proyecto coordinado MERITO (análisis y desarrollo de técnicas innovadoras de soft–computing con integración de conocimiento experto: una aplicación a la medición del riesgo financiero de crédito), financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnología (TIC2002–04371–C02).
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