Comparación de árboles de clasificación CART y redes neuronales perceptrón multicapa para la clasificación de estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol
Date
2017
Authors
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Publisher
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Abstract
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.
Description
Publicación a texto completo no autorizada por el autor
Keywords
Estudiantes de escuelas secundarias – Consumo de alcohol, Arboles de decisión, Minería de datos
Citation
Villanueva, I. (2017). Comparación de árboles de clasificación CART y redes neuronales perceptrón multicapa para la clasificación de estudiantes de secundaria que consumen o no alcohol. [Tesina de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.