Análisis comparativo de algoritmos de árboles de decisión en el procesamiento de datos biológicos
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Fecha
2018
Autores
Charris, Luis
Henriquez, Cesar
Hernandez, Stiven
Jimeno, Luis
Guillen, Oscar
Moreno, Silvia
Título de la revista
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Título del volumen
Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
Facultad de Ingenierías
Resumen
En este trabajo se evalúa el desempeño de varios algoritmos de árboles de decisión, para así encontrar por medio de comparaciones, cuales son más efectivos en el análisis de datos biológicos. Los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. Para poner a prueba el rendimiento en el proceso de clasificación de los árboles de decisión, se utilizarán datos biológicos de pacientes reales, estos datos serán analizados en el software WEKA. Con esta comparación lo que se busca también es determinar la pertinencia de los árboles de decisión, es decir si estos pueden ser una buena herramienta para diagnósticos médicos. Estas comparaciones nos llevaran a aclarar que algoritmos son los más eficaces y apropiados para el análisis de dichos datos, y así llegar a una buena conclusión.
Descripción
Palabras clave
Weka, Árboles de decisión, Inteligencia artificial