Random Forest
Modelo de random forest aplicado a ventas cruzadas en un e commerce de telefonía móvil para la predicción de compra o no compra de productos
... Se realizó esta búsqueda para validar si existen investigaciones similares en los que se hayan estudiado modelo de Random Forest sobre las ventas cruzadas dentro de una organización de telefonía. Con esta ...
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Algoritmo de random forest aplicado a la detección de fraude en el sistema bancario ecuatoriano
... (ya que el predictor fuerte no puede estar incluido en el subconjunto seleccionado). Es así, que random forest se origina como una modificación de bagging. El número predeterminado de predictores en el ...
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Clasificación de aceptación de campañas para una entidad financiera, usando random forest con datos balanceados y datos no balanceados
... como: random forest, boosting, y árbol de decisiones CART, donde se encontró con el problema de la data desbalanceada, y solo uso el método tradicional para el balanceo de datos mediante la técnica SMOTE, ...
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TítuloEarly Detection of Depression: Social Network Analysis and Random Forest Techniques
... 1 random forest (RF) classifier with 2 threshold functions, whereas the latter uses 2 independent RF classifiers, one to detect depressed subjects and another to identify nondepressed ...
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An ensemble of ordered logistic regression and random forest for child garment size matching
... Size fitting is a significant problem for online garment shops. The return rates due to size misfit are very high. We propose an ensemble (with an original and novel definition of the weights) of ordered logistic ...
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Arreglos de cubrimiento para soportar el proceso de selección de características en el clasificador random forest
... algoritmo Random Forest basado en arreglos de cubrimiento (RFCA) y del Random Forest basado en Torres de arreglos de ...en Random Forest para obtener un algoritmo que busque una ...
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Experimentos computacionales en un estudio de simulación de modelos de series temporales para una mejor comprensión de las herramientas Random Forest y Conditional Trees
... Los resultados obtenidos muestran que el parámetro ntree no resulta especialmente relevante en el intervalo entre 500 y 2000 árboles, por lo que carece de interés su estudio en ese rango. Esta invariabilidad se debe, ...
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Análisis de Sensibilidad Mediante Random Forest
... modelo random forest explicaba mejor el modelo puesto que además de realizar muy buenas predicciones, es capaz de detectar las posibles interacciones entre las variables que si pudieran existir en ...el ...
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Algoritmo Random Forest para la detección de fallos en redes de computadoras
... The use of mass data processing techniques is a great necessity for society and man. The devices that connect and exchange information by interacting with the network of integrated services are becoming more abundant and ...
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TítuloExperimental study and random forest prediction model of microbiome cell surface hydrophobicity
... The cell surface hydrophobicity (CSH) is an assessable physicochemical property used to evaluate the microbial adhesion to the surface of biomaterials, which is an essential step in the microbial biofilm formation and ...
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Smart Health App : monitorización de movimientos para pacientes de ictus utilizando Java
... Smart Health App project aims to create an android application which is able to classify the activities performed by a patient, analyzing the accelerometer data given by the mobile phone sensors. The application is ...
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Identification of Pronunciation Errors in L2 English Speech by Spanish Speaking Natives for S Impure Sounds
... In the field of Computer-Aided Pronunciation Training (CAPT) systems, there are several ap- proaches to detect pronunciation errors. Among those, the cutting-edge in the past years has been Deep Neural Networks (DNN), ...
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A Predictive Model for Guillain–Barré Syndrome Based on Ensemble Methods
... that Random Forest showed the best results in four GBS subtypes classification, no ensemble method stood out over the rest in OVA classification, and single classifiers outperformed ensemble methods in most ...
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Métodos de clasificación en minería de datos meteorológicos
... De la tabla 2 podemos concluir que los clasificadores naive bayes, cn2 rule induction y K-nn presentan valores superiores al 75% de instancias correctamen- te clasificadas. El árbol de decisión (Tree) y el bosque ...
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Design and development of a hate speech detector in social networks based on Deep Learning technologies
... In order to optimize the algorithm behaviour, the GridSearchCV tool provided by Scikit- learn has been used. This module allows you to know the hyper-parameters that give the best results to a classifier when classifying ...
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Machine learning i microRNAs: detecció i caracterització de potencials dianes en malalties neurodegeneratives
... són Random Forest i les diferents variants de k-NN amb valors de k = ...de Random Forest, notablement superior a la de la resta ...de Random Forest és el més equilibrat, per la ...
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Factores genéticos de pacientes con ictus asociados al pronóstico
... Los análisis hechos utilizando random forest muestran resultados coherentes. Respecto a mejoría, se sabe que los pacientes jóvenes y los que reciben tpa y dependiendo del tipo de ictus, tienden a mejorar ...
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Predicción de pacientes con enfermedades reumáticas en México
... que Random Forest fue el m´ as adecuado, dentro de los modelos evaluados, para predecir nuevos pacientes con enfermedades reum´ ...de Random Forest utilizando el Gini fueron: Adaptaci´ on ...
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Revista Ingeniería Investigación y Tecnología | Facultad de Ingeniería UNAM
... the Random Forest algorithm, again using the cross validation method with 10 ...the Random Forest algorithm, the data is as follows: ...
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Predicción semanal de precios de la energía eléctrica utilizando bosques aleatorios
... Con ellas se crea el conjunto de datos de entrenamiento o traindata que se emplea para realizar las bifurcaciones que determinan la estructura del árbol o del bosque. El traindata con el que se ha trabajado es dinámico, ...
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