por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Determina la relación entre casos. Variables: Métricas y no métricas. Descripción: Permite clasificar una población en un número determinado de grupos, en base a semejanzas y discrepancias de los perfiles existentes entre los diferentes elementos de la población.... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Determina la relación entre variables explicarlas a través de componentes. Variables: Métricas. Descripción: Técnica estadística de síntesis de la información, o reducción de las dimensiones. Es decir, para un conjunto de datos con multitud de variables, su... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador lineal. Descripción: El método de SVM se basa en la búsqueda de un hiperplano que separe de forma óptima a los puntos de una clase de la de otra, que eventualmente han podido ser previamente proyectados a un espacio de dimensionalidad superior. La... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador de clases preestablecidas. Descripción: Método de conjunto que construye múltiples árboles de decisión haciendo repetidamente remuestreo de los datos de entrenamiento con sustitución, y votando los árboles para hallar una predicción de consenso.... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador de clases preestablecidas Descripción: El método de Random Forest es una modificación del método Bagging, utiliza una serie de árboles de decisión, con el fin de mejorar la tasa de clasificación. Variable dependiente: métricas y/o no métricas... por Diego Calvo | Oct 3, 2016 | R
Uso: Clasificador mediante arboles de decisión Descripción: Los árboles de clasificación tienen como objetivo crear un modelo que predice el valor de una variable de destino en función de diversas variables de entrada y son una de las técnicas más eficaces de la...
