Random Forest (RF)
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
... and random forest (RF) for solving the size matching problem, where ordinal data should be ...on RF with multivariate responses to gain a better understanding of the ...
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Arreglos de cubrimiento para soportar el proceso de selección de características en el clasificador random forest
... en RF y cada renglón del CA o TCA las características que utiliza cada subconjunto de datos que se usa para crear cada ...algoritmo Random Forest basado en arreglos de cubrimiento (RFCA) y del ...
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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
... Es fundamental en el caso de los modelos ARX realizar un escalado de los datos de entrenamiento de los modelos de Random forest, principalmente los basados en la cons- trucción de árboles tipo CART. Como se ...
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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
... estadístico random forest, el cual se elige porque calza perfectamente en el proble- ma de fraude, pues al pertenecer al campo del aprendizaje automático y por ende a la inteligencia artificial puede ...
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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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Análisis de Sensibilidad Mediante Random Forest
... Teniendo en cuenta la extensión temporal de este proyecto, no se podrá hacer un análisis extensivo de la herramienta, sino que se seleccionarán modelos sencillos que pero que den una respuesta completa al problema que se ...
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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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TítuloExperimental study and random forest prediction model of microbiome cell surface hydrophobicity
... Seven state-of-the-art regression methods were tested: Multiple Linear regression (LM), Generalized Linear Model with Stepwise Feature Selection (GLM) (Hocking , 1976), Partial Least Squares Regression (PLS) (Wold, Ruhe, ...
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Métodos de clasificación en minería de datos meteorológicos
... la minería de datos como herramienta estratégica es clave para explotar el conocimiento de los datos, su objetivo es analizarlos desde todas las perspectivas es- tratégicas, con el fin de transformar la información y el ...
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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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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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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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Distinción de estados de actividad e inactividad lingüística para interfaces cerebro computadora
... En el presente cap´ıtulo se presentan los resultados de los experimentos realizados calculando caracter´ısticas con la distribuci´ on de la energ´ıa de la DWT bior2.2 y medidas estad´ısticas para luego clasificar usando ...
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Predicción semanal de precios de la energía eléctrica utilizando bosques aleatorios
... *La sensibilidad se refiere a la influencia de datos particulares en el modelo. Un dato incorrecto procesado como correcto puede alterar el modelo y llevar a predicciones poco acertadas. Como conclusión, se puede decir ...
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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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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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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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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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