Objectives
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Resumen: Se denominan desequilibrados los problemas de clasificación en que las diferencias de tamaño de las poblaciones de las distintas clases o/y de los costes de los errores de clasificación son tan acusadas que las máquinas de clasificación convencionales proporcionan pobres prestaciones. Dichos problemas son tanto frecuentes como importantes: defensa ante intrusiones y otras alarmas de seguridad, diagnóstico médico, atención personalizada, concesión de créditos, lucha contra el fraude, detección de defectos y averías, mantenimiento preventivo y previsión de cambios sociales son ejemplos que lo acreditan.
En esta presentación se considerarán problemas binarios; para ellos, una reflexión sobre la teoría bayesiana permite concluir que puede establecerse un par de condiciones necesarias y suficientes para que el reequilibrado que se aplique permita estimar la característica de operación de Neyman- Pearson (óptima), y así garantizar que conduce a resultados potencialmente mejores que otras alternativas y que se evitan los riesgos de degradación: es decir, la consistencia de esta familia de procedimientos.
Una presentación de las direcciones abiertas para extender estas investigaciones concluirá la exposición.
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Entre otras distinciones, es Académico Numerario de la Real de Ingeniería, cuya presidencia desempeñó entre 2007 y 2011; “Life Fellow” del IEEE; Doctor “Honoris Causa” por las universidades de Vigo y San Pablo (Arequipa, Perú); y se le concedió el Premio “Miguel Catalán” a la trayectoria investigadora por la Comunidad de Madrid en 2018.
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Speakers
Prof. Anibal R. Figueiras-Vidal, Dpto.de Teoria de la Señal y Comunicaciones, Universidad Carlos III de Madrid