Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial

Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial

En la investigación, se presenta una metodología para mejorar las estrategias de análisis en situaciones donde la clasificación supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decisión empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerd...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vega Vilca, José C., Torres Núñez, David A.
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: San José: Editorial Universidad de Costa Rica 2015
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971
id ECONOMICAS19971
record_format ojs
spelling ECONOMICAS199712020-07-23T16:04:46Z A methodology to find the best classifier in business decision Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial Vega Vilca, José C. Torres Núñez, David A. SUPERVISED CLASSIFICATION CROSS VALIDATION ERROR RATE CUSTOMER STATISTICAL DECISION MULTIVARIATE ANALYSIS CLASIFICACIÓN SUPERVISADA VALIDACIÓN CRUZADA TASA DE ERROR CLIENTE DECISIÓN ESTADÍSTICA ANÁLISIS MULTIVARIABLE In this research, a methodology is presented to improve strategies of analysis in situations where supervised classification becomes the fundamental tool for business decision. The need to categorize the new customers into one of several groups, according to the characteristics of the subject, is analyzed through the calculation of the error rate. Programs were written using the statistical software package R, to calculate the error rate of each of nine classifiers, using cross-validation method 10 (Stone, 1974), in the 50 permutations of the data under consideration. For each of the analyzed data sets it was demonstrated, through ANOVA, that there are indeed significant differences in the average error rates of classifiers (p=0.00); therefore, it is concluded that the best classifier is the one with the lowest error rate. En la investigación, se presenta una metodología para mejorar las estrategias de análisis en situaciones donde la clasificación supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decisión empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las características del sujeto, es analizada mediante el cálculo de la tasa de error. Con este propósito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el método de validación cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostró, 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 mínima tasa de error. San José: Editorial Universidad de Costa Rica 2015-07-02 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer Reviewed Article Artículo evaluado por pares application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971 10.15517/rce.v33i1.19971 Revista de Ciencias Económicas; Vol. 33 No. 1 (2015): Revista de Ciencias Económicas: (January - June); 63-73 Revista de Ciencias Económicas; Vol. 33 Núm. 1 (2015): Revista de Ciencias Económicas: (enero – junio); 63-73 2215-3489 0252-9521 10.15517/rce.v33i1 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971/21613 Derechos de autor 2015 Revista de Ciencias Económicas
institution Universidad de Costa Rica
collection Revista de Ciencias Económicas
language spa
format Online
author Vega Vilca, José C.
Torres Núñez, David A.
spellingShingle Vega Vilca, José C.
Torres Núñez, David A.
Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
author_facet Vega Vilca, José C.
Torres Núñez, David A.
author_sort Vega Vilca, José C.
description En la investigación, se presenta una metodología para mejorar las estrategias de análisis en situaciones donde la clasificación supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decisión empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las características del sujeto, es analizada mediante el cálculo de la tasa de error. Con este propósito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el método de validación cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostró, 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 mínima tasa de error.
title Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_short Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_full Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_fullStr Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_full_unstemmed Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_sort una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial
title_alt A methodology to find the best classifier in business decision
publisher San José: Editorial Universidad de Costa Rica
publishDate 2015
url https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971
work_keys_str_mv AT vegavilcajosec amethodologytofindthebestclassifierinbusinessdecision
AT torresnunezdavida amethodologytofindthebestclassifierinbusinessdecision
AT vegavilcajosec unametodologiaparaencontrarelmejorclasificadorendecisionempresarial
AT torresnunezdavida unametodologiaparaencontrarelmejorclasificadorendecisionempresarial
AT vegavilcajosec methodologytofindthebestclassifierinbusinessdecision
AT torresnunezdavida methodologytofindthebestclassifierinbusinessdecision
_version_ 1810115599353774080

Ejemplares similares