Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Propone el uso de una red neuronal (Perceptrón multicapa) para predecir el comportamiento de una MYPE respecto a la morosidad en el pago de sus créditos, permitiendo así anticipar y minimizar los efectos desfavorables en la eco nomía y gestión de la Caja Metropolitana de Lima. Se aplicó la metodología CRISP-DM para elaborar el modelo de la red neuronal. La implementación de la red se realizó utilizando el software WEKA como herramienta de análisis y procesamiento de datos. El sistema se desarrolló bajo la plataforma Java. En el software Weka se realizó el entrenamiento y validación de los datos, obteniéndose como resultado final de la validación del modelo de red neuronal una tasa de error de 1.25% / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/12108 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Alva Ranilla, Mayra Yessica, Tamashiro Wong, Keiko Cecilia |
| Contributors | Mauricio Sánchez, David Santos |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Source Sets | Universidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | Repositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
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