[en] Feature Selection is a paradigm in the ﬁeld of Machine Learning which aim is to choose or select the most important features in a pattern recognition problem. Nowadays, interest in feature selection methods is growing in popularity due to the appearance of high dimensional problems, in which there may be not useful and nonrelevant features. Furthermore, this kind of features increase the problem complexity and complicate the discovery of underlying rules under the data. As a consequence, the literature that examines, suggests and compares feature selection methods is extensive. Among the most popular methods are those that try to minimize redundancy between variables at the same time they maximize the relevance with the class. Examples of algorithms in this category are minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) and Quadratic Programming Feature Selection (QPFS). The main objective of this work is to analyse the use of diﬀerent similarity measures between random variables (i.e. metrics) applied in a global feature selection method, QPFS. The similarity measures used in this work have proved to be eﬃcient in other works and include Pearson Correlation Coeﬃcient, Mutual Information, Conditioned Mutual Information, Distance Covariance and Distance Correlation. An analysis of the computational complexity added to QPFS because of the use of this similarity measurements is also carried out in this work. Diﬀerent datasets will be used in order to estimate the performance of a Naive Bayes classiﬁer in terms of classiﬁcation accuracy when the QPFS algorithm with diﬀerent metrics is applied before the classiﬁer. Due to the fact that the original implementation of QPFS penalizes entropic features, leading to suboptimal solutions, this work also suggests an algorithm, named DQPFS (Diagonal Quadratic Programming Feature Selection), to solve this problem. Exhaustive tests varying inherent parameters of QPFS and DQPFS have also been carried out. The programming language selected to implement this work is Python as well as some of its packages (Numpy, Pandas, Scipy). Applying QPFS and DQPFS requires the optimization of a QP problem (Quadratic Programming), which is solved by CVXOPT Python Package. The main contribution and novelty of this TFG is a study of the most popular similarity measures and those that are gaining popularity among literature applied to a global feature selectionalgorithm.Theresultsobtainedinthisworkshowthattheproposedsimilaritymeasures combined with QPFS provide competitive classiﬁcation accuracies. It is especially remarkable the good performance obtained by the Conditional Mutual Information

[es] La selección de variables es un paradigma dentro del Aprendizaje Automático que trata de elegir o seleccionar las variables más importantes o relevantes en un problema de reconocimiento de patrones. Hoy en día tiene especial interés debido a la aparición de problemas de alta dimensionalidad, en los que puede haber variables que no aportan información útil o necesaria al problema, pero, en cambio, aumentan el coste computacional y la diﬁcultad de encontrar las reglas o comportamientos subyacentes a los datos. En consecuencia, la literatura que examina, propone y compara métodos de selección de variables, así como las métricas que éstos utilizan, es muy extensa. Dentro de la literatura existente cobran especial importancia y popularidad los métodos que intentan minimizar la redundancia entre variables a la vez que maximizan la relevancia con la clase a predecir. Dentro de esta categoría se enmarcan algoritmos como el minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) y Quadratic Programming Feature Selection (QPFS). El principal objetivo de este trabajo es analizar el uso de distintas medidas de similitud entre variables aleatorias (i.e. métricas) en el algoritmo global de selección de variables QPFS. Las medidas de similitud escogidas han probado ser eﬁcaces en otros trabajos y son la Correlación de Pearson, la Información Mutua, la Información Mutua Condicionada, la Distancia de Covarianzas y la Distancia de Correlaciones. Este trabajo realiza una estimación de la complejidad computacional que supone añadir el uso de estas medidas a QPFS y estudia el rendimiento en términos de acierto en clasiﬁcación sobre distintos conjuntos de datos de la selección de variables efectuada por QPFS cuando se utiliza Naive Bayes como clasiﬁcador. En este trabajo también se propone un nuevo algoritmo, DQPFS (Diagonal Programming Quadratic Feature Selection), para tratar de solucionar un problema de la implementación original de QPFS, que penaliza a las variables más entrópicas cuando usa la Información Mutua como medida de información, acción que puede desembocar en resultados subóptimos. Para la realización de este TFG se ha utilizado Python como lenguaje de programación, así como algunas de sus librerías(Scipy, Numpy, Pandas).Aplicar QPFS o DQPFS requiere resolver un problema QP (Quadratic Programming), para lo que se ha empleado la librería CVXOPT. Se han realizado pruebas exhaustivas variando los parámetros inherentes a QPFS y DQPFS y a las distintas medidas de similitud. La contribución de este TFG es un estudio de las medidas de similitud entre variables aleatorias más populares y de algunas que están ganando importancia en la literatura. Estas métricas no se habían probado con anterioridad en un algoritmo global de selección de variables. Los resultados obtenidos muestran un rendimiento positivo de las medidas de similitud propuestas, en especial de la Información Mutua Condicionada.