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Comparación de árboles de clasificación Cart y redes neuronales perceptrón multicapa para la clasificación de estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Demostrar que las técnicas de minería de datos pueden ser una alternativa para la clasificación de los estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol. Las técnicas que se utilizaron son Árboles de clasificación CART y Redes Neuronales de tipo Perceptrón Multicapa. Se aplicarán las dos técnicas en una población de 1044 estudiantes de secundaria, y esta, será dividida en dos muestras, el 70% para el entrenamiento y 30% para la validación. Para la comparación de los modelos que mejor discrimina a los estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol, se utilizará la Sensibilidad y el Coeficiente de Gini. Adicionalmente, se hará la comparación aplicando la validación cruzada en ambos modelos. / Tesis

Identiferoai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/7525
Date January 2017
CreatorsVillanueva Galván, Ingrid
ContributorsVigo Chacón, Geraldine Judith
PublisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Source SetsUniversidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Formatapplication/pdf
SourceRepositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess

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