Una alternativa al Algoritmo Chaid de segmentación basada en entropía

La técnica de segmentación basada en árboles CHAID (Detección Automática de Interacción basada en el Chi Cuadrado, o Chi-Squared Automatic Interaction Detection, por sus siglas en inglés) ha mostrado ser útil para obtener segmentos significativos que sean predictivos de una variable criterio de K ca...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Galindo Villardón, María Purificación, Vicente Villardón, José Luis, Dorado Díaz, Ana, Vicente Galindo, Purificación, Patino Alonso, María Carmen
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2010
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2127
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spelling RMTA21272022-01-25T18:29:51Z Una alternativa al Algoritmo Chaid de segmentación basada en entropía Una alternativa al Algoritmo Chaid de segmentación basada en entropía Galindo Villardón, María Purificación Vicente Villardón, José Luis Dorado Díaz, Ana Vicente Galindo, Purificación Patino Alonso, María Carmen Segmentation CHAID entropy conditional independence Segmentación CHAID entropía independencia condicional The CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection) treebased segmentation technique has been found to be an effective approach for obtaining meaningful segments that are predictive of a K-category (nominal or ordinal) criterion variable. CHAID was designed to detect, in an automatic way, the  nteraction between several categorical or ordinal predictors in explaining a categorical response, but, this may not be true when Simpson’s paradox is present. This is due to the fact that CHAID is a forward selection algorithm based on the marginal counts. In this paper we propose a backwards elimination algorithm that starts with the full set of predictors (or full tree) and eliminates predictors progressively. The elimination procedure is based on Conditional Independence contrasts using the concept of entropy. The proposed procedure is compared to CHAID. La técnica de segmentación basada en árboles CHAID (Detección Automática de Interacción basada en el Chi Cuadrado, o Chi-Squared Automatic Interaction Detection, por sus siglas en inglés) ha mostrado ser útil para obtener segmentos significativos que sean predictivos de una variable criterio de K categorías (nominal u ordinal). CHAID fue diseñado para detectar, de manera automática, la interacción entre  varios predictores categóricos u ordinales para explicar una respuesta categórica,  pero esto puede no ser cierto cuando se presenta la paradoja de Simpson. Esto se debe al hecho de que CHAID es un algoritmo de selección hacia adelante basado en conteos marginales. En este artículo proponemos un algoritmo de eliminación hacia atrás que empieza con el conjunto completo de predictores (o árbol completo) y elimina progresivamente predictores. El procedimiento de eliminación está basado en contrastes de independencia condicional usando el concepto de entropía. El procedimiento propuesto es comparado con CHAID. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2010-08-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2127 10.15517/rmta.v17i2.2127 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 17 No. 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 179-197 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 17 Núm. 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 179-197 Revista de Matemática; Vol. 17 N.º 2 (2010): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 179-197 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2127/2090 Derechos de autor 2010 María Purificación Galindo Villardón, José Luis Vicente Villardón, Ana Dorado Díaz, Purificación Vicente Galindo, María Carmen Patino Alonso https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
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