Análisis de métodos de clasificación para el diagnóstico de fertilidad

Lydia Jazmín Hernández Figueroa, Axel Serna Manríquez, Jesús Alonso Gómez Melesio, Josefina Guadalupe Hurtado Mendoza, Norma Verónica Ramírez Pérez

Resumen


En la actualidad muchos de los procesos cotidianos requieren de grandes bases de datos para el manejo y análisis de información importante. La Inteligencia Artificial ofrece diferentes herramientas para la obtención de resultados sobre ellos. Por otra parte, una de estas herramientas relacionadas con esta área es la minería de datos que a través de métodos matemáticos, se extraen deducciones significativas a partir del aprendizaje automático. En este estudio se utilizó el software WEKA, herramienta contenedora de una gran colección de algoritmos de clasificación, la cual permitió hacer uso de: Kstar, Random Forest, Regresión Lógica Bayesiana y Nnge proporcionando información relevante para hacer una comparación sobre la efectividad en la clasificación a la base de datos de Fertilidad (Fertility) extraída del repositorio UCI.
Palabras clave. Inteligencia Artificial, Métodos de clasificación, Minería de datos, WEK

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Referencias


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