{"title":"Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial","authors":"J. V. Vilca, D. A. Nunez","doi":"10.15517/RCE.V33I1.19971","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En la investigacion, se presenta una metodologia para mejorar las estrategias de analisis en situaciones donde la clasificacion supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decision empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las caracteristicas del sujeto, es analizada mediante el calculo de la tasa de error. Con este proposito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el metodo de validacion cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostro, mediante ANOVA, que efectivamente existen diferencias significativas en el promedio de tasas de error de los clasificadores (p=0.00); por lo tanto, se concluye que el mejor clasificador es aquel con la minima tasa de error.","PeriodicalId":30863,"journal":{"name":"Revista de Ciencias Economicas","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2015-07-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Ciencias Economicas","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15517/RCE.V33I1.19971","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
En la investigacion, se presenta una metodologia para mejorar las estrategias de analisis en situaciones donde la clasificacion supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decision empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las caracteristicas del sujeto, es analizada mediante el calculo de la tasa de error. Con este proposito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el metodo de validacion cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostro, mediante ANOVA, que efectivamente existen diferencias significativas en el promedio de tasas de error de los clasificadores (p=0.00); por lo tanto, se concluye que el mejor clasificador es aquel con la minima tasa de error.