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

Description

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

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1. VILLANUEVA Galván, Ingrid. Comparación de árboles de clasificación Cart y redes neuronales perceptrón multicapa para la clasificación de estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol. Tesis (Licenciada en Estadística). Lima, Perú: Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, EP. de Estadística 2017. 73 h
2. http://cybertesis.unmsm.edu.pe/handle/cybertesis/7525

Tags

Arboles de decisión

Minería de datos

Estadísticas y Probabilidades

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/7525
Date	January 2017
Creators	Villanueva Galván, Ingrid
Contributors	Vigo Chacón, Geraldine Judith
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