Licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 InternacionalCharris, LuisHenriquez, CesarHernandez, StivenJimeno, LuisGuillen, OscarMoreno, Silvia2018-09-042018-09-042018http://hdl.handle.net/20.500.12442/2245En 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.spaWekaÁrboles de decisiónInteligencia artificialOtherinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess