Implementación del método de optimización de máquinas de soporte vectorial en R - Poveda García, Diego Armando; Ramírez Guzmán , Martha Elva; Fernandez-Ordoñez, Yolanda Margarita; García López, Erwin Fabián (Tecnura, 2024)
Contexto: La optimización de máquinas de soporte vectorial (SVM, por su sigla en inglés) ha sido un tema recurrente en diversos foros y publicaciones relacionadas con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. A pesar de su relevancia, existe una notable ausencia de directrices claras para la selección y optimización de los hiperparámetros asociados a las distintas funciones kernel utilizadas en SVM, lo cual puede comprometer la eficacia de estas herramientas en tareas de clasificación y regresión. Objetivo: Este estudio tiene como objetivo general presentar un método detallado y riguroso para la optimización de los hiperparámetros en SVM, mediante el uso de la librería e1071 en R. Se busca, así, proporcionar una guía clara para futuros investigadores y practicantes en el campo, que les permita implementar de manera efectiva SVM en sus proyectos. Metodología: Se emplearon las librerías e1071 y scales en R para estandarizar los datos y ajustar los modelos SVM con diferentes tipos de kernel (lineal, radial, sigmoide y polinomial). Se procedió a la optimización de hiperparámetros mediante la función “tune”, con análisis de conjuntos de entrenamiento y prueba para verificar la bondad de ajuste. Se utilizó una metodología detallada para seleccionar los hiperparámetros óptimos de cada kernel, a partir del estudio de la eficacia de la clasificación y la minimización del error. Resultados: Los resultados destacan la correcta selección y optimización de los hiperparámetros en SVM, y demuestran mejoras significativas en la clasificación al aplicar el método propuesto. Se encontró que la elección de hiperparámetros óptimos varía considerablemente entre los diferentes tipos de kernel y que su adecuada optimización contribuye a la precisión del modelo. Conclusiones: La implementación detallada y el ajuste de los hiperparámetros en SVM son cruciales para maximizar su desempeño. Este artículo proporciona un código optimizado y una metodología clara para su implementación en R, lo cual facilita la tarea de investigadores y analistas en el campo del aprendizaje automático. Se enfatiza la necesidad de considerar la especificidad de cada conjunto de datos y la relevancia de la experiencia en la selección de hiperparámetros. También, se sugiere, para futuras investigaciones, explorar y expandir las fronteras de las SVM en la solución de problemas complejos de clasificación.