Publicado

2012-01-01

Parameter Selection in Least Squares-Support Vector Machines Regression Oriented, Using Generalized Cross-Validation

Palabras clave:

Informatics, Electrical and Electronic Engineering, Parameter selection, Least Squares-Support Vector Machines, Multidimensional Generalized Cross Validation, Regression. (es)

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Autores/as

  • Andrés Marino Álvarez-Meza Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales
  • Genaro Daza Santacoloma Universidad Nacional de Colombia
  • Carlos Acosta Mejia Universidad Nacional de Colombia
  • German Castallanos Dominguez Universidad Nacional de Colombia
In this work a new methodology for automatic selection of the free parameters in the Least Squares–Support Vector Machines (LS-SVM) regression oriented algorithm is proposed. We employ a multidimensional Generalized Cross-Validation analysis in the linear equation system of LS-SVM. Our approach does not require a prior knowledge about the influence of the LS-SVM free parameters in the results. The methodology is tested on two artificial and two real-world data sets. According to the results our methodology computes suitable regressions with competitive relative errors.

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Cómo citar

[1]
A. M. Álvarez-Meza, G. Daza Santacoloma, C. Acosta Mejia, y G. Castallanos Dominguez, «Parameter Selection in Least Squares-Support Vector Machines Regression Oriented, Using Generalized Cross-Validation», DYNA, vol. 79, n.º 171, pp. 23–30, ene. 2012, Accedido: 18 de septiembre de 2026. [En línea]. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/17407

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Derechos de autor 2012 DYNA

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