Análisis de métodos de validación cruzada para la obtención robusta de parámetros biofísicos

Autor: Ll. Pérez-Planells, J. Delegido, J. P. Rivera-Caicedo, J. Verrelst
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Revista de Teledetección, Vol 0, Iss 44, Pp 55-65 (2015)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1133-0953
1988-8740
DOI: 10.4995/raet.2015.4153
Popis: Los métodos de regresión no paramétricos son una gran herramienta estadística para obtener parámetros biofísicos a partir de medidas realizadas mediante teledetección. Pero los resultados obtenidos se pueden ver afectados por los datos utilizados en la fase de entrenamiento del modelo. Para asegurarse de que los modelos son robustos, se hace uso de varias técnicas de validación cruzada. Estas técnicas permiten evaluar el modelo con subconjuntos de la base de datos de campo. Aquí, se evalúan dos tipos de validación cruzada en el desarrollo de modelos de regresión no paramétricos: hold-out y k-fold. Los métodos de regresión lineal seleccionados fueron: Linear Regression (LR) y Partial Least Squares Regression (PLSR). Y los métodos no lineales: Kernel Ridge Regression (KRR) y Gaussian Process Regression (GPR). Los resultados de la validación cruzada mostraron que LR ofrece los resultados más inestables, mientras KRR y GPR llevan a resultados más robustos. Este trabajo recomienda utilizar algoritmos de regresión no lineales (como KRR o GPR) combinando con la validación cruzada k-fold con un valor de k igual a 10 para hacer la estimación de una manera robusta.
Databáze: Directory of Open Access Journals