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La ventaja de los modelos estadísticos del tipo input-output es que pueden construirse y aplicarse con relativa facilidad, pero por otro lado la desventaja de tales modelos es que no revelan la naturaleza interna del fenómeno observado. Los modelos conceptuales, que tienen la ventaja de funcionar de forma transparente, pero a veces son difíciles de demostrar que son correctos. La inteligencia artificial ofrece métodos de aprendizaje automático a partir de ejemplos, que eliminan las desventajas de los enfoques estadísticos y conceptuales e integran sus ventajas. En este libro se presenta un completo experimento de modelización a partir de datos basado en árboles de regresión. Los árboles de regresión se han empleado en el problema práctico de construir un modelo basado en datos para la predicción de la escorrentía a partir de la escorrentía presente y pasada conocida en los medidores de nivel de agua y la precipitación en los pluviómetros dentro de la cuenca de captación. A continuación se comparan los resultados basados en la aproximación y la precisión de la predicción obtenidos a partir de árboles de regresión con otras técnicas DDM, a saber, redes neuronales artificiales, procesos gaussianos, regresiones de vectores de soporte y regresiones lineales múltiples. El libro es de lectura obligada para los investigadores que trabajan en el campo de la modelización basada en datos.
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