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dc.contributor López Chau, Asdrúbal
dc.contributor.author Flores de la Torre, Rodolfo Iván
dc.creator Flores de la Torre, Rodolfo Iván
dc.date.accessioned 2016-04-08T15:25:31Z
dc.date.available 2016-04-08T15:25:31Z
dc.date.issued 1/01/2014
dc.identifier.citation Flores, R. (2014) Análisis Comparativo de Árboles de Decisión y Máquina de Vectores Soporte para conjuntos de datos de Diabetes y Hepatitis. Tesis de ingeniería. Zumpango, Universidad Autónoma del Estado de México. es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/40493
dc.description.abstract En este trabajo se presenta la comparativa de desempeño de dos tipos de algoritmos de clasificación, que fueron aplicados a conjuntos de datos de las enfermedades Diabetes y Hepatitis. Los conjuntos de datos relacionados con las enfermedades por lo general son desbalanceados, es decir, contienen muchos más objetos de un tipo que de otro, por lo que la mayoría de los métodos de clasificación presentan problemas de desempeño, ya que intentan generalizar el modelo subyacente en los datos y no fueron desarrollados para conjuntos de datos con características particulares. Los tipos de algoritmos comparados son los árboles de decisión y las máquinas de soporte vectorial. El primero produce un modelo que puede ser interpretado por un experto humano, tiene un tiempo de entrenamiento pequeño y puede obtener resultados con valores altos de precisión en la clasificación. El segundo, produce modelos compactos, que alcanzan buena precisión de clasificación, tienen un poder de generalización mayor respecto a otros algoritmos, pero su tiempo de entrenamiento es computacionalmente alto. Los algoritmos comparados fueron árboles de decisión (ADTree y C4.5) y máquina de soporte vectorial (SVM), entrenada con el algoritmo de optimización mínima secuencial (SMO). Este último es un método para resolver los problemas de programación cuadrática, y es ampliamente utilizado para acelerar el entrenamiento de las máquinas de soporte vectorial. Los resultados presentados incluyen mediciones y comparaciones de precisión de clasificación, errores absolutos y otras medidas como la Kappa estadística. En los experimentos realizados utilizando la plataforma Weka, se variaron los parámetros de los árboles de decisión y de la máquina de vectores soporte, para observar su efecto en el desempeño. Los resultados mostrados pueden servir de guía para la aplicación de los algoritmos ADTree, C4.5 y máquinas de soporte vectorial en el área médica. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México
dc.rights openAccess es
dc.subject Diabetes mellitus -- enfermedades es
dc.subject Hepatitis -- enfermedades es
dc.title Análisis Comparativo de Árboles de Decisión y Máquina de Vectores Soporte para conjuntos de datos de Diabetes y Hepatitis es
dc.type Tesis de Licenciatura es
dc.provenance Académica es
dc.road Verde es


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  • Título
  • Análisis Comparativo de Árboles de Decisión y Máquina de Vectores Soporte para conjuntos de datos de Diabetes y Hepatitis
  • Autor
  • Flores de la Torre, Rodolfo Iván
  • Colaborador
  • López Chau, Asdrúbal
  • Fecha de publicación
  • 1/01/2014
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Licenciatura
  • Palabras clave
  • Diabetes mellitus -- enfermedades
  • Hepatitis -- enfermedades
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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