Abstract:
En este estudio, proporcionamos una nueva herramienta para construir Indicadores Compuestos (IC). Este método es una conjunción de métricas difusas y herramientas de aprendizaje estadístico (machine learning).
Dependiendo de la naturaleza de los indicadores, se puede construir un indicador compuesto que conserve la estructura de las métricas fuzzy. A través de técnicas de machine learning se pueden estimar la relativa importancia de los indicadores individuales, pudiendo jerarquizar e imputar estas características al nuevo IC.