Aplicación de un Algoritmo Secuencial de Optimizacion SMOreg
En este trabajo se realiza la aplicación de un modelo predictivo basado en el algoritmo de regresión SMOreg, que consiste en la modelación del comportamiento de datos utilizando la regresión estadística. El modelo fue implementado sobre registros de nacimientos y defunciones en Colombia, lo cual nos...
- Autores:
-
Murillo Mejia, Jhon Heyder
Arboleda Jiménez, Hernán Darío
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12494/6931
- Palabra clave:
- Regresión
Modelos Estadísticos
Aprendizaje Automatizado
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Regression
Statistical Models
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En este trabajo se realiza la aplicación de un modelo predictivo basado en el algoritmo de regresión SMOreg, que consiste en la modelación del comportamiento de datos utilizando la regresión estadística. El modelo fue implementado sobre registros de nacimientos y defunciones en Colombia, lo cual nos permitió predecir comportamientos futuros del crecimiento de la población, direccionados a mejorar la toma de decisiones en políticas sanitarias y sociales en el país. Nuestra principal fuente de información fue el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), de donde obtuvimos la información anual de los nacimientos y defunciones en Colombia organizada demográficamente. Posteriormente, se realizó la preparación de los datos clasificados por departamento para administrarlos en el modelo estadístico. Una vez obtenidos los datos, se emplearon modelos predictivos a partir de Tecnologías de Información (TI) como los Métodos Supervisados Automatizados. Adicionalmente, se utilizó la herramienta de minaría de datos Weka para aplicar el algoritmo SMOreg sobre los datos obtenidos. El desarrollo del presente proyecto y sus resultados servirán como insumo para mejorar una de las problemáticas que afrontan las estadísticas vitales; el subregistro a partir de la implementación de herramientas TI. La aplicación de la inteligencia de negocios, tableros de control y cubos dinámicos permitirán generar alertas tempranas que permitan obtener datos confiables para la toma oportuna de decisiones. Trabajo de grado presentado bajo la modalidad de auxiliares de investigación |
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Omar González Amor “Predicción de parámetros de energía eólica utilizando modelos de regresión” [en línea], [Consulta: 11 Jul 2018]. Disponible a: http://dspace.uclv.edu.cu/bitstream/handle/123456789/7323/Tesis%20OGA-FINAL.pdf?sequence=1&isAllowed=y Yvonne Gala García “Algoritmos SVM para problemas sobre big data” [en línea], [Consulta: 13 Jul 2018]. Disponible a: https://repositorio.uam.es/bitstream/handle/10486/14108/66152_Yvonne_Gala_Garcia.pdf?sequence=1 Carlos Blanco González, Fernando García Diez “Minería de Datos: Predicción de las condiciones meteorológicas” [en línea], [Consulta: 13 Jul 2018]. Disponible a: https://docplayer.es/21568017-Mineria-de-datos-prediccion-meteorologica.html Pablo Casas Muñoz, Roberto García Sánchez “Predicción meteorológica usando WEKA” [en línea], [Consulta: 20 Jul 2018]. Disponible a: https://docplayer.es/66268639-Prediccion-meteorologica.html |
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Posteriormente, se realizó la preparación de los datos clasificados por departamento para administrarlos en el modelo estadístico. Una vez obtenidos los datos, se emplearon modelos predictivos a partir de Tecnologías de Información (TI) como los Métodos Supervisados Automatizados. Adicionalmente, se utilizó la herramienta de minaría de datos Weka para aplicar el algoritmo SMOreg sobre los datos obtenidos. El desarrollo del presente proyecto y sus resultados servirán como insumo para mejorar una de las problemáticas que afrontan las estadísticas vitales; el subregistro a partir de la implementación de herramientas TI. La aplicación de la inteligencia de negocios, tableros de control y cubos dinámicos permitirán generar alertas tempranas que permitan obtener datos confiables para la toma oportuna de decisiones. Trabajo de grado presentado bajo la modalidad de auxiliares de investigaciónIn this work, the application of a predictive model based on the SMOreg regression algorithm, which consists of modeling the behavior of data using statistical regression, is performed. The model was implemented on records of births and deaths in Colombia, which allowed us to predict future behaviors of population growth, aimed at improving decision-making in health and social policies in the country. Our main source of information was the National Administrative Department of Statistics (DANE), from where we obtained the annual information on births and deaths in demographically organized Colombia. Subsequently, the preparation of the data classified by department was carried out to administer them in the statistical model. Once the data were obtained, predictive models were used from Information Technology (IT) as Automated Supervised Methods. Additionally, the Weka data mining tool was used to apply the SMOreg algorithm to the data obtained. The development of this project and its results will serve as an input to improve one of the problems faced by vital statistics; the underreporting from the implementation of IT tools. The application of business intelligence, control panels and dynamic cubes will generate early warnings to obtain reliable data for timely decision making.1.Resume--2.Palabras claves:--3.Abstract--4.Keywords--5.Introducción--6.Trabajos Relacionados-- 7.Objetivos--8.Objetivo General--9.Objetivos Específicos--10.Marco Teórico--11.Machine Learning--12.Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)--13.Funcionamiento del SVM--14.SRM (Minimización de riesgo estructurado)--15.Algoritmo de Optimización Secuencial Mínima (SMO)--16.¿Qué es la programación Cuadrática (QP)?--17.Algoritmo SMOreg--18.SVR--19.Desarrollo--20.Fuentes de Información--21.Herramientas para el Procesamiento de los Datos--22.Weka--23.Proceso de Instalación del Weka--24.Herramientas Para el Análisis de Resultados--25.Metodología--26.Preparación y Procesamiento de los Datos--27.Alistamiento de los Datos--28.Características de los Datos--29.Adaptación de los datos--30.Migración de los Datos en Excel al Formato WEKA-- 31.Selección de Variables--32.Identificación de Variables--33.Técnicas de Análisis de Datos-- 34.Cálculo de los Coeficientes de Correlación--35.Análisis del Algoritmo SMOreg--36.Pruebas Realizadas al Algoritmo SMOreg--37.Primera Evaluación del Algoritmo--38.Descripción de Resultados Algortimo SMOreg--39.Correlation Coefficient--40.Mean Absolute Error--41.Root Mean Squared-- 42.Relative Aboslute Error--43.Segunda Evaluación del Algoritmo SMOreg--44.Normalización de Datos y Kernel--45.Kernel--46.Normalización--47.Plugin Forecasting para Predicción de los Datos-- 48.Resultados--49.Algortimo SMOreg Utilizado para la Prediccion y Comportamiento Total Nacional-- 50.Resultados predictivos Defunciones No Fetales--51.Modelo Utilizado Predicción Defunciones-No Fetales Registro Total--52.Conclusiones--53.Referencias--54.Bibliografíajhon.murillom@campusucc.edu.co56Universidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Telecomunicaciones, BogotáIngeniería de TelecomunicacionesBogotáRegresiónModelos EstadísticosAprendizaje AutomatizadoSeries de TiempoRegressionStatistical ModelsAutomated LearningTime SeriesAplicación de un Algoritmo Secuencial de Optimizacion SMOregTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribucióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Omar González Amor “Predicción de parámetros de energía eólica utilizando modelos de regresión” [en línea], [Consulta: 11 Jul 2018]. Disponible a: http://dspace.uclv.edu.cu/bitstream/handle/123456789/7323/Tesis%20OGA-FINAL.pdf?sequence=1&isAllowed=yYvonne Gala García “Algoritmos SVM para problemas sobre big data” [en línea], [Consulta: 13 Jul 2018]. Disponible a: https://repositorio.uam.es/bitstream/handle/10486/14108/66152_Yvonne_Gala_Garcia.pdf?sequence=1Carlos Blanco González, Fernando García Diez “Minería de Datos: Predicción de las condiciones meteorológicas” [en línea], [Consulta: 13 Jul 2018]. Disponible a: https://docplayer.es/21568017-Mineria-de-datos-prediccion-meteorologica.htmlPablo Casas Muñoz, Roberto García Sánchez “Predicción meteorológica usando WEKA” [en línea], [Consulta: 20 Jul 2018]. 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