Predicción del divorcio por medio de técnicas inteligentes

Resumen: El objetivo de este trabajo es estimar las relaciones entre las variables más importantes que pueden llevar a un divorcio. Se realiza utiliza la plataforma de aprendizaje automático y minería de datos Weka, la cual emplea el algoritmo de clasificación (J48), que es de comportamiento similar...

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Autor principal: Castrillón,Omar Danilo
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: Centro de Información Tecnológica 2021
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Acceso en línea:http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642021000500111
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spelling oai:scielo:S0718-076420210005001112021-10-07Predicción del divorcio por medio de técnicas inteligentesCastrillón,Omar Danilo minería de datos predicción bayesiano divorcio Weka Resumen: El objetivo de este trabajo es estimar las relaciones entre las variables más importantes que pueden llevar a un divorcio. Se realiza utiliza la plataforma de aprendizaje automático y minería de datos Weka, la cual emplea el algoritmo de clasificación (J48), que es de comportamiento similar a un algoritmo bayesiano. Inicialmente se modela una base de datos existente, con 173 registros y 55 variables, de las cuales 54 son independientes y una variable dependiente (divorcio). Se seleccionan las variables independientes que producen una influencia moderada sobre la variable dependiente. Adicionalmente, se realiza una segunda reducción de variables mediante un proceso de selección estadística. Como resultado se identifican las cuatro variables más influyentes con un éxito del 100 % cuando se emplea un porcentaje de partición superior al 90 %. Se concluye que por medio del árbol de decisión se pueden observar de forma clara y concisa las variables más importantes que pueden causar un proceso de divorcio.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.32 n.5 20212021-10-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642021000500111es10.4067/S0718-07642021000500111
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description Resumen: El objetivo de este trabajo es estimar las relaciones entre las variables más importantes que pueden llevar a un divorcio. Se realiza utiliza la plataforma de aprendizaje automático y minería de datos Weka, la cual emplea el algoritmo de clasificación (J48), que es de comportamiento similar a un algoritmo bayesiano. Inicialmente se modela una base de datos existente, con 173 registros y 55 variables, de las cuales 54 son independientes y una variable dependiente (divorcio). Se seleccionan las variables independientes que producen una influencia moderada sobre la variable dependiente. Adicionalmente, se realiza una segunda reducción de variables mediante un proceso de selección estadística. Como resultado se identifican las cuatro variables más influyentes con un éxito del 100 % cuando se emplea un porcentaje de partición superior al 90 %. Se concluye que por medio del árbol de decisión se pueden observar de forma clara y concisa las variables más importantes que pueden causar un proceso de divorcio.
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