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Academic literature on the topic 'Árboles de decisión'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 11 June 2025

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Journal articles on the topic "Árboles de decisión"

1

Valdivieso Taborga, Carlos Eduardo, Roberto Valdivieso Castellón, and Oscar Álvaro Valdivieso Taborga. "USO DE ÁRBOLES DE DECISIÓN PARA LA ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA." INVESTIGACION & DESARROLLO 10, no. 1 (2010): 131–49. http://dx.doi.org/10.23881/idupbo.010.1-11i.

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2

Ruiz Lopez, Hugo Renan. "Diseño de un modelo Matemático para la Calificación de Clientes Morosos en una Entidad Comercial mediante las metodologías de Árboles de Decisión, Análisis Discriminante y Regresión Logística." INNOVA Research Journal 2, no. 7 (2017): 176–88. http://dx.doi.org/10.33890/innova.v2.n7.2017.334.

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Abstract:

En el presente trabajo se diseña un modelo matemático para la calificación de clientes morosos con la finalidad optimizar la gestión de cobranzas en una empresa comercial. Para ello desarrollamos dos modelos paramétricos, Análisis Discriminante y Regresión Logística y un modelo no paramétrico, los Árboles de Decisión. Se determina la estabilidad de cada modelo, su poder de discriminación y por último establecer cuál de las metodologías permite optimizar mejor la gestión de cobro. Palabras claves: Riesgo de crédito, Árboles de Decisión, Análisis Discriminante, RegresiónLogística, morosida

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3

Riascos, Julio César, and Jesús Enrique Molina Muñoz. "Breves consideraciones acerca de la importancia de los árboles de decisión en el análisis de carteras." Tendencias 17, no. 1 (2016): 11. http://dx.doi.org/10.22267/rtend.161701.11.

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Abstract:

La cada vez más estrecha relación entre las ciencias y/o disciplinas no es ajena a la relación derivada en los últimos 50 años entre las nanzas, la Econometría, la modelación estadística y los procesos de simulación computacional. El propósito de este artículo introductorio reside en exponer algunas breves consideraciones con respecto al potencial manejo de los árboles de decisión en la teoría nanciera y particularmente como complemento al diseño de los tradicionales árboles de rentabilidad. El documento sugiere que la importancia atribuida a los árboles de rentabilidad así como el modelamie

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4

Urbina Nájera, Argelia B., and Jorge De la Calleja. "Selección de tutores académicos en la educación superior usando árboles de decisión." REOP - Revista Española de Orientación y Psicopedagogía 29, no. 1 (2018): 108. http://dx.doi.org/10.5944/reop.vol.29.num.1.2018.23297.

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Abstract:

RESUMEN En este documento se presenta un método para mejorar el proceso de tutoría académica en la educación superior. El método incluye a identificación de las habilidades principales de los tutores de forma automática utilizando el algoritmo árboles de decisión, uno de los algoritmos más utilizados en la comunidad de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real con gran precisión. En el estudio, el algoritmo arboles de decisión fue capaz de identificar las habilidades y afinidades entre estudiantes y tutores. Los experimentos se llevaron a cabo utilizando un conjunto de dato

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5

Contreras Morales, Evelyn Francisca, Francisca Mercedes Ferreira Correa, and Mauricio A. Valle. "DISEÑO DE UN MODELO PREDICTIVO DE FUGA DE CLIENTES UTILIZANDO ÁRBOLES DE DECISIÓN." REVISTA INGENIERIA INDUSTRTIAL 16, no. 1 (2017): 07–23. http://dx.doi.org/10.22320/s07179103/2017.01.

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6

Izquierdo Bautista, Jaime. "Métodos de análisis estadístico con datos dispersos." Ingeniería y Región 24 (December 28, 2020): 86–98. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.2537.

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Abstract:

En este artículo se presentan las principales características de algunas metodologías para derivar modelos de predicción o clasificación cuando se tienen muchos datos. Dentro de estos se describen las redes neuronales, bosques aleatorios, árboles de decisión, árboles altamente aleatorizados (extra trees) y método de regresión asistida por patrón de contraste (CPXR). Técnicas que han sido utilizadas para derivar modelos de predicción de retención de agua, clasificación de imágenes, clasificación de suelos, determinación de las principales variables que intervienen en un proceso.

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7

Hernández Vega, Henry, and Diana Sanabria Barboza. "Comparación en la aplicación de métodos de clasificación para determinar el modo de transporte de los estudiantes para acceder a la sede Rodrigo Facio de la Universidad de Costa Rica en Montes de Oca, San José, Costa Rica." Infraestructura Vial 24, no. 43 (2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.15517/iv.v24i43.48240.

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Abstract:

Este trabajo presenta los resultados de un proceso exploratorio donde se aplicaron diferentes métodos de clasificación para determinar el modo de transporte de los estudiantes para acceder a la sede Rodrigo Facio de la Universidad de Costa Rica. Dentro de los modelos analizados se encuentran la regresión logística binomial, análisis discriminante lineal, árboles de decisión, K-vecinos más cercanos, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales. Se realizó una validación con el método de K-pliegues y se obtuvo una precisión superior al 83% para todos los modelos analizados. De manera similar

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8

Arias Montoya, Reinel, Jhon Jairo Santa Chávez, and Juan De Jesús Veloza Mora. "Aplicación del aprendizaje automático con árboles de decisión en el diagnóstico médico." Cultura del cuidado 10, no. 1 (2013): 63–72. http://dx.doi.org/10.18041/1794-5232/cultrua.2013v10n1.2102.

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Abstract:

Presentar la forma como la minería de datos es aplicable en la medicina como una técnica de clasificación que se puede utilizar para diagnosticar la existencia o no de enfermedades, con base la exploración sistemática de la información histórica disponible de casos previamente diagnosticados y documentados.

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9

Hernández Montes, Rogelio, Cynthia Alejandra Martínez Pinto, and Silvana Guadalupe Navarro Jiménez. "Redes neuronales y árboles de decisión para la clasificación de objetos astronómicos." Research in Computing Science 148, no. 7 (2019): 477–89. http://dx.doi.org/10.13053/rcs-148-7-36.

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10

Borrero-Tigreros, Diego, and Oscar Bedoya-Leiva. "Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial." Revista UIS Ingenierías 19, no. 4 (2020): 37–52. http://dx.doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020004.

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Abstract:

En este artículo se proponen modelos para la predicción de riesgo crediticio en Colombia utilizando diferentes técnicas de inteligencia artificial. Estos modelos se pueden usar como apoyo por el área de gestión de riesgo en los bancos y tienen como objetivo identificar clientes que podrían incurrir en un estado de mora generando un posible riesgo de crédito para las entidades financieras. En particular, se proponen modelos basados en tres técnicas de aprendizaje supervisado (redes neuronales, árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial) para predecir el próximo pago de la cuota de un c

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Dissertations / Theses on the topic "Árboles de decisión"

1

Guzmán, Toro Alonso Tomás. "Árboles de decisión e identificación de genes en bacterias." Tesis, Universidad de Chile, 2018. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/165720.

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Abstract:

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Matemático<br>El presente trabajo muestra la implementación de técnicas de clasificación basadas en árboles de decisión para resolver y entender el problema de identificación de genes anotados en el ADN de la bacteria Escherichia Coli. Junto a lo anterior, se pretenden entender algunos principios biológicos subyacentes tras el mecanismo celular de identificación genética. Los métodos de clasificación que se implementan en este trabajo intentan simular la manera en que los complejos procesos celulares de transcripción y traducción genética identi

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2

Caballero, Rodriguez Keith. "Caracterización del trabajo infantil en el Perú 2019, usando árboles de decisión." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/16400.

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Abstract:

Caracteriza el trabajo infantil en el Perú en el año 2019 El trabajo de investigación es no experimental, descriptivo y correlacional transversal. La fuente secundaria fue extraída de la ENAHO 2019 con la cual la muestra conformaba 29962 menores de 5 a 17 años con registros completos de 6,872,105 como población. Se realizó la prueba de chi cuadrado y estadísticos univariados como bivariados, además de aplicar el modelo de árboles de decisión CART encontrando las variables más importantes. En base al modelo de árboles de clasificación se encontró que los perfiles asociados los trabajadores

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3

Miranda, Rodríguez César Geancarlo, and Silva John Everth Zapata. "Implementación de un sistema de evaluación de crédito usando árboles de decisión." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016. https://hdl.handle.net/20.500.12672/5376.

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Abstract:

Publicación a texto completo no autorizada por el autor<br>Implementa un sistema para la evaluación de crédito para una entidad financiera, el cual apoya a la toma de decisiones para el otorgamiento de un crédito. Para lograr este objetivo, se ha seleccionado la técnica de árboles de decisión mediante el uso del API de Weka, el cual posee una implementación de la técnica mencionada.<br>Tesis

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4

Farfan, Jimenes Luis Carlos. "Modelamiento del proceso de difusión de productos editoriales basado en árboles de decisión." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2012. https://hdl.handle.net/20.500.12672/12096.

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Abstract:

Realiza el modelado de un proceso de difusión de productos editoriales utilizando métodos de Inteligencia artificial como son los árboles de decisión, para poder ajustar con la mayor precisión el reparto de los productos entre los distintos Puntos de Ventas distribuidos geográficamente por todo el territorio Nacional. El análisis se basa en la identificación de los principales indicadores que influyen positiva o negativamente en comportamiento de su la venta. El objetivo es que al modelar el proceso este permita automatizar y optimizar el reparto de productos a cada punto de venta, poder prede

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5

Bidegain, Rivera Imanol Gabriel. "Mejora del proceso de producción de estimaciones de inscripciones de alumnos para Instituciones de Educación Superior." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/146318.

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6

Meres, Morales Evelyn Rosalía. "Sistema asesor de cotizaciones para una empresa de Tecnología de la información basado en árboles de decisión." Bachelor's thesis, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas - UPC, 2013. http://hdl.handle.net/10757/273641.

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7

Palomino, Mezones Milagros Doris. "Árboles de regresión para el análisis de rating de avisos publicitarios del sector automotriz." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12672/17402.

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Abstract:

En la actualidad el mercado del sector automotriz está en crecimiento. La Asociación Automotriz del Perú, resalta el incremento en la venta de vehículos nuevos al cierre del primer semestre del 2021, pese a que este sector fue duramente golpeado con la pandemia hoy en día viene recuperándose y es una buena oportunidad para que la agencia de marketing optimice la compra de espacios publicitarios en el medio de televisión abierta, ya que, según un informe de la Asociación de Agencias de Marketing, Televisión es el medio con mayor inversión publicitaria. Este trabajo de suficiencia profesio

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8

Flores, de la Torre Rodolfo Iván, and de la Torre Rodolfo Iván Flores. "Análisis Comparativo de Árboles de Decisión y Máquina de Vectores Soporte para conjuntos de datos de Diabetes y Hepatitis." Tesis de Licenciatura, Universidad Autónoma del Estado de México, 2014. http://hdl.handle.net/20.500.11799/40493.

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Abstract:

En este trabajo se presenta la comparativa de desempeño de dos tipos de algoritmos de clasificación, que fueron aplicados a conjuntos de datos de las enfermedades Diabetes y Hepatitis. Los conjuntos de datos relacionados con las enfermedades por lo general son desbalanceados, es decir, contienen muchos más objetos de un tipo que de otro, por lo que la mayoría de los métodos de clasificación presentan problemas de desempeño, ya que intentan generalizar el modelo subyacente en los datos y no fueron desarrollados para conjuntos de datos con características particulares. Los tipos de algoritmos co

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9

Lizares, Castillo Mónica. "Comparación de modelos de clasificación: regresión logística y árboles de clasificación para evaluar el rendimiento académico." Bachelor's thesis, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2017. https://hdl.handle.net/20.500.12672/7122.

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Abstract:

Se comparan dos modelos de clasificación llamados regresión Logística Binaria y Arboles de clasificación (CHAID) para evaluar el rendimiento académico. El comportamiento de estos modelos fue medido por cuatro indicadores: Sensibilidad, Curva ROC, Índice de GINI e Índice de Kappa en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos sobre rendimiento académico. Encuentra que Arboles de clasificación es el mejor modelo por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utiliza una base de datos sobre estudiantes universitarios del primer semestre matricula

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10

Cifuentes, Moreira Javiera Ignacia. "Modelo predictivo del no pago de giros relacionados con el Formulario 29 para el Servicio de Impuestos Internos de Chile." Tesis, Universidad de Chile, 2016. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/142450.

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Abstract:

Ingeniera Civil Industrial<br>El Servicio de Impuestos Internos es la institución encargada de velar por el cumplimiento tributario en Chile. Uno de sus deberes es fiscalizar el pago de impuestos y emitir cobros llamados giros de impuestos, cuando el pago no se realiza en forma correcta. En el último tiempo, estos giros no han tenido buenas tasas de pago, lo que preocupa y motiva a generar acciones para mejorarlas con el fin de aumentar la recaudación fiscal. El objetivo de este trabajo de memoria es construir un modelo que permita predecir la probabilidad de no pago de un giro específico gen

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Books on the topic "Árboles de decisión"

1

Timarán Pereira, Silvio Ricardo, Isabel Hernández Arteaga, Segundo Javier Caicedo Zambrano, Arsenio Hidalgo Troya, and Juan Carlos Alvarado Pérez. Descubrimiento de patrones de desempeño académico con árboles de decisión en las competencias genéricas de la formación profesional. Universidad Cooperativa de Colombia, 2016. http://dx.doi.org/10.16925/9789587600490.

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2

Pérez Espinoza, Charles Miguel, José Abel Alarcón Salvatierra, Silvia Alexandra Medina Anchundia, José Luis Alonso Anguizaca, and Miguel Alfonso Molina Calderón. Predicción del clima por medio de una estación meteorológica y la medición de la precipitación por sistema de pesaje. CIDEPRO, 2021. http://dx.doi.org/10.29018/978-9942-823-80-9.

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Abstract:

SVM es un algoritmo de Aprendizaje Automático (Machine Learning) supervisado, el cual está relacionado con problemas clasificación y regresión. Además, la SVM para clasificación pertenece a la familia de los clasificadores lineales, ofreciendo una precisión muy alta en comparación con otros clasificadores como la Regresión Logística y los Árboles de Decisión. Su uso es muy variado, por ejemplo; detección de rostros, detección de intrusos, clasificación de correos electrónicos, artículos de noticias y páginas web, clasificación de textos e hipertextos, entre otros. En este sentido, se tiene un

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3

Martin Stuven, Marjorie Caroline, Bernardo Pilquinao, Sabine Müller-Using, et al. Diagramas de manejo de densidad para bosques de Lenga de Aysén y Magallanes con fines de producción de madera. INFOR, 2018. http://dx.doi.org/10.52904/20.500.12220/27295.

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Abstract:

El objetivo general del proyecto es desarrollar diagramas de manejo de densidad junto a la descripción narrativa para bosques de lenga de las regiones de Aysén y Magallanes, como herramientas de apoyo al manejo productivo. Se desarrolla en este documento una propuesta que apunta a complementar la actual norma de adhesión voluntaria para el tipo forestal lenga. Mientras la norma actualmente solo considera cortas de protección, se presenta aquí una herramienta de toma de decisión para las actividades de raleo. Entregamos los límites de la densidad mínima de un rodal, bajo manejo sustentable, una

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Book chapters on the topic "Árboles de decisión"

1

Plans Rubió, Pedro. "Estudios coste-efectividad basados en árboles de decisión." In Aplicación del análisis coste-efectividad de los medicamentos y los programas de salud en la planificación sanitaria. Elsevier, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/b978-84-9022-593-6.00013-0.

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2

Ramírez, Guadalupe Peláez, and Francisco Javier Lena-Acebo. "ÁRBOLES DE DECISIÓN Y BOSQUES ALEATORIOS EN SISTEMAS EXPERTOS." In Avances en Educación, TIC e innovación: Aportaciones para la mejora empresarial y social. Advances in Education, ICT and Innovation: Issues for Business and Social Enhancing. Dykinson, S.L., 2021. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv20hcsx4.16.

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Gutiérrez-Portela, Fernando, César Augusto Perdomo-Guerrero, Mario Heimer Flórez-Guzmán, Ludivia Hernández-Aros, and Diana Brigitte Quiceno-Castañeda. "Mapeo de las técnicas de aprendizaje automático usados en fraudes con tarjeta de crédito." In Tendencias en la investigación universitaria. Una visión desde Latinoamérica. Volumen IX. Fondo Editorial Universitario Servando Garcés de la Universidad Politécnica Territorial de Falcón Alonso Gamero / Alianza de Investigadores Internacionales S.A.S., 2020. http://dx.doi.org/10.47212/tendencias2020vol.ix.5.

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Abstract:

El fraude es un acto delictivo que es aprovechado por personas que ven la oportunidad de realizarlo y lo ejecutan, especialmente, en contra de las finanzas de personas naturales o jurídicas. En el caso de las tarjetas de crédito, el fraude está presente en un alto porcentaje de organizaciones financieras y las pérdidas representan alrededor del 5% de los ingresos por año. Su temprana detección o, en su defecto, identificación en tiempo real, es una necesidad apremiante y exige soluciones eficaces que conserven el prestigio y confiabilidad esperadas por los clientes. Con base en lo expuesto, el presente capítulo de investigación analiza las técnicas de aprendizaje automático usados en fraudes con tarjeta de crédito. Metodológicamente, es un estudio descriptivo-explicativo de carácter cualitativo, abordando las técnicas que comúnmente se utilizan en los procesos de Aprendizaje Automático en la tipología de fraude en tarjetas de crédito. El resultado del estudio, reflejó el sinnúmero de investigaciones que se han realizado sobre el tema, abarcando grandes avances desde el 2002; así mismo, se observó que algoritmos de aprendizaje como redes neuronales, regresión logística y árboles de decisión, han contribuido a dar solución efectiva frente a la detección oportuna a un fraude con tarjeta de crédito.

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Conference papers on the topic "Árboles de decisión"

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Perelló, Robert, Matilde Santos, and Rafael Korbas. "Perfiles de conducción mediante procesamiento inteligente y árboles de decisión." In Actas de las XXXVII Jornadas de Automática 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid. Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións, 2022. http://dx.doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0575.

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Abstract:

En este trabajo se analiza la información sobre la conducción obtenida con GPS para obtener perfiles telemáticos de los conductores en base a algoritmos inteligentes. Para extraer la información significativa ha sido necesario un complejo preprocesamiento, que incluye en primer lugar la aplicación del algoritmo Ramer-Douglas-Peucker para simplificar los datos y facilitar su manejo en etapas posteriores. Después se han aplicado operaciones para ordenar descartar viajes demasiado cortos, deshacer rotaciones y traslaciones aleatorias, etc., con el fin de poder detectar viajes repetidos o similare

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Quintana-Zaez, Julio Cesar, Hector Raúl Velarde-Bedregal, Jarvin Anton-Vargas, and Geronimo Joaquim-Luis. "Esquemas de combinación de árboles de decisión como estrategia para la detección de anomalías." In The 18th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology: Engineering, Integration, And Alliances for A Sustainable Development” “Hemispheric Cooperation for Competitiveness and Prosperity on A Knowledge-Based Economy”. Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions, 2020. http://dx.doi.org/10.18687/laccei2020.1.1.306.

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Moncada-Vargas, Andrés Eduardo. "Comparación de técnicas de machine learning para la detección de phishing." In Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas. Universidad de Lima, 2021. http://dx.doi.org/10.26439/ciis2020.5535.

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Abstract:

El phishing es el robo de datos personales a través de una página web falsa donde se le pide al usuario ingresar sus datos para validar su identidad frente a una supuesta entidad legítima. En este trabajo, se compararon técnicas de machine learning y se determinó que la técnica bosque aleatorio es la más efectiva en casos donde las características de las páginas tengan un valor exacto, y árbol de decisión es la más efectiva en casos donde las características hayan sido analizadas y se haya determinado una clasificación en base a dicha característica.

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Álvarez Vázquez, María Pilar, María Teresa Angulo Carrere, María Carmen Bravo Llatas, Jesús Cristóbal Barrios, and Ana María Álvarez-Méndez. "Análisis de los registros en Moodle para estudiar la actividad desarrollada por estudiantes de Histología Humana y su relación con el rendimiento académico." In IN-RED 2020: VI Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Universitat Politècnica de València, 2020. http://dx.doi.org/10.4995/inred2020.2020.11970.

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Abstract:

Este trabajo presenta los resultados obtenidos tras la extracción y análisis de los registros almacenados en Moodle correspondientes a la actividad desarrollada por los estudiantes de histología humana en el campus virtual. Mediante el lenguaje de programación R y el programa SPSS se estudió el comportamiento de los alumnos y las posibles diferencias entre estudiantes según su rendimiento académico. Los datos revelan que los estudiantes entran masivamente al campus virtual, con una actividad muy superior a la media de la titulación, y claramente dependiente del calendario académico. Su comport

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