Gustavo Sosa Cabrera, estudiante del Programa Doctorado en Ciencias de la Computación de la Facultad Politécnica de la UNA, defendió su tesis doctoral, titulada: “Categorical Multivariate Dependency for Feature Selection applied in Datamining Classification Task”. El acto se llevó a cabo en forma virtual, el 20 de octubre de 2023.
La investigación se realizó con la orientación de los Profesores Miguel García Torres, de la Universidad Pablo de Olavide – Sevilla, España y Christian Schaerer, de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción – Paraguay.
El trabajo de investigación consistió en la creación de un nuevo algoritmo de Feature Selection denominado PART_FS. Este novedoso algoritmo versátil y escalable basado en la partición del espacio de búsqueda y en la inter-cooperación de atributos, permite de forma innovadora la construcción de modelos predictivos más precisos en problemas de alta dimensionalidad caracterizados por una elevada dependencia no-lineal.
Fueron miembros del Jurado de Defensa de Tesis: Dr. Andreas Ries, FP-UNA, Paraguay; Dr. Vit Bubak, Universidad Paraguayo Alemana — UPA, Paraguay; Dr. Alejandro Giangreco, FI-UNA – Paraguay; Dr. Marcelo Castier, Universidad Texas A&M, University at Qatar, Qatar; Dr. Miguel Garcia Torres, Universidad Pablo Olavide, España; Dra. Cynthia Villalba, FP-UNA, Paraguay; Dr. Juan Carlos Cabral, FP-UNA, Paraguay; Dra. Rocío Botta Solano López, FP-UNA, Paraguay; Dr. David Becerra, Universidad de Loyola, España y Dr. Christian Schaerer, FP-UNA, Paraguay, Presidente de mesa.
Este postgrado se desarrolló con el apoyo del Programa POSG17-53/BNAC02 “Doctorado Científico en Ciencias de la Computación” cofinanciado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, CONACYT, con recursos del Fondo para la Excelencia de la Educación y la Investigación, FEEI.
Publicaciones Principales:
Sosa-Cabrera, G., Gómez-Guerrero, S., García-Torres, M., & Schaerer, C. E. (2023). Feature selection: a perspective on inter-attribute cooperation. International Journal of Data Science and Analytics, 1-13.
Sosa-Cabrera, G., García-Torres, M., Gómez-Guerrero, S., Schaerer, C. E., & Divina, F. (2019). A multivariate approach to the symmetrical uncertainty measure: application to feature selection problem. Information Sciences, 494, 1-20.
Publicaciones Complementarias:
Gómez-Guerrero, S., Ortiz, I., Sosa-Cabrera, G., García-Torres, M., & Schaerer, C. E. (2021). Measuring Interactions in Categorical Datasets Using Multivariate Symmetrical Uncertainty. Entropy, 24(1), 64.
Gómez-Guerrero, S., Sosa-Cabrera, G., García-Torres, M., Ortiz-Samudio, I., & Schaerer, C. E. (2021). Multivariate Symmetrical Uncertainty as a measure for interaction in categorical patterned datasets. Proceedings of the Entropy 2021: The Scientific Tool of the 21st Century session Information Theory, Probability and Statistics.
Gómez-Guerrero, S., García-Torres, M., Sosa-Cabrera, G., Sotto-Riveros, E., & Schaerer, C. E. (2021). Classifying dengue cases using CatPCA in combination with the MSU correlation. Proceedings of the Entropy 2021: The Scientific Tool of the 21st Century session Entropy in Multidisciplinary Applications.
