Thesis
MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN : EVALUACIÓN COMPARATIVA DE SU APLICACIÓN EN HERRAMIENTAS ACTUALES DE MINERÍA DE DATOS

dc.contributor.authorGONZÁLEZ NARANJO, GUIDO SEBASTIÁN
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICA
dc.creatorGONZÁLEZ NARANJO, GUIDO SEBASTIÁN
dc.date.accessioned2024-10-30T16:15:14Z
dc.date.available2024-10-30T16:15:14Z
dc.date.issued2016
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractUna de las aristas más importes de la minería de datos es la extracción de información predictiva; a través de métodos de clasificación es posible trabajar con los datos y según sus características crear un modelo que logre predecir lo que es más probable que ocurra.Existen herramientas, tanto comerciales como de código abierto, que permiten aplicar dichos métodos, sin embargo es importante saber cuál es la que funciona óptimamente según cada necesidad. De acuerdo a esto, se realizó un estudio comparativo en donde se tomaron cuatro herramientas actuales que aplican esta tarea: Weka, RapidMiner, R y Scikit-Learn, con el fin de encontrar la que cumpla satisfactoriamente los requerimientos del proyecto.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INFORMÁTICO
dc.format.mediumCD ROM
dc.identifier.barcode3560902038528
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/59806
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectEXTRACCION DE INFORMACION PREDICTIVA
dc.subjectMINERIA DE DATOS
dc.subjectSOFTWARE DE MINERIA DE DATOS
dc.titleMÉTODOS DE CLASIFICACIÓN : EVALUACIÓN COMPARATIVA DE SU APLICACIÓN EN HERRAMIENTAS ACTUALES DE MINERÍA DE DATOS
dc.typeTesis de Pregrado
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2015
usm.identifier.thesis4500004098

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