← volver

Simultaneous feature selection and heterogeneity control for SVM classification: An application to mental workload assessment

PUBLICADO EN: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
FECHA: 1 de Abril de 2020
AUTORES: Jiménez Angel
TIPO: Artículo Internacional
AREAS: Analítica de Datos
LINK: En este estudio, se presenta un sistema experto para analizar la carga de trabajo mental al interactuar con un teléfono móvil mientras se enfrentan tareas diarias comunes. Se recogieron señales psicofisiológicas de varios dispositivos, cada uno de los cuales se caracterizaba por un coste y una intrusión diferentes. Para manejar los datos de señales a nivel de usuario, se propone un enfoque de selección de características basado en máquinas de vectores de soporte. Dada la limitada información disponible a nivel de persona, nuestro objetivo fue construir modelos robustos combinando información a nivel de población entre usuarios (como control de heterogeneidad). Se propone un único problema de optimización que combina cuatro objetivos: modelo, maximización de márgenes, selección de características y control de heterogeneidad. Se estimaron los costos de uso de los dispositivos, lo que generó una herramienta de decisión que permitió a los diseñadores de experimentos evaluar el beneficio marginal de usar un dispositivo determinado en términos de rendimiento y costo.