⭐ Proyecto Destacado

Adaptive Feature Boost (AFB)

Machine Learning
2024

Algoritmo avanzado de machine learning con optimización adaptativa de características.

Descripción del Proyecto

Investigación y desarrollo de un nuevo algoritmo de gradient boosting con selección adaptativa de características. Incluye análisis comparativo con XGBoost, CatBoost en múltiples datasets, y preparación de paper para JMLR.

Características Principales

  • Algoritmo DDC (Dynamic Discriminant Cascade)
  • Optimización con Optuna en 7+ datasets
  • Análisis estadístico de rendimiento
  • Paper en preparación para JMLR
  • Estudios de ablación y validación

Tecnologías Utilizadas

PythonScikit-learnXGBoostCatBoostOptunaNumPy

Etiquetas

#Machine Learning#Gradient Boosting#Investigación#JMLR

Métricas del Proyecto

Datasets
7+
Versiones
5
Target
JMLR

Enlaces

← Volver al portfolio

¿Te interesa un proyecto similar?

Conversemos sobre cómo podemos ayudarte a construir tu solución.

Contactar ahora