Análisis de efectividad al implementar la técnica de árboles de decisión del enfoque de aprendizaje de máquina para la determinación de avalúos masivos para las UPZ 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés Navas
El presente proyecto tiene como fin emplear el método de árboles de decisión, del enfoque de aprendizaje de máquina, dentro del proceso que constituyen los avalúos masivos y analizar su efectividad respeto al método tradicional de regresión lineal, para realizar dicha comparación, se realiza una cla...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/5779
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/5779
- Palabra clave:
- Avalúos
ID3
M5P
J48
WEKA
Ingeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Árboles de decisión
Valoración
Appraisals
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J48
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- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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El presente proyecto tiene como fin emplear el método de árboles de decisión, del enfoque de aprendizaje de máquina, dentro del proceso que constituyen los avalúos masivos y analizar su efectividad respeto al método tradicional de regresión lineal, para realizar dicha comparación, se realiza una clasificación de conjuntos de datos de zonas de la ciudad de Bogotá D.C., correspondientes a las UPZ (Unidades de Planeamiento Zonal) 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés Navas, haciendo uso de los métodos de clasificación ID3, J48 y M5P, luego de lo cual se evalúan, por medio de los test Cross Validation y Percentage Split, obteniendo como resultado que la herramienta de árboles de decisión es útil y efectiva en el proceso de la realización de avalúos masivos, presenta resultados más cercanos a los valores observado y permite entender claramente cada regla generada. |
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Pérez Carvajal, Edwin RobertAlbancando Robles, Adriana del Pilar2017-06-21T21:34:35Z2017-06-21T21:34:35Z2015-09-30http://hdl.handle.net/11349/5779El presente proyecto tiene como fin emplear el método de árboles de decisión, del enfoque de aprendizaje de máquina, dentro del proceso que constituyen los avalúos masivos y analizar su efectividad respeto al método tradicional de regresión lineal, para realizar dicha comparación, se realiza una clasificación de conjuntos de datos de zonas de la ciudad de Bogotá D.C., correspondientes a las UPZ (Unidades de Planeamiento Zonal) 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés Navas, haciendo uso de los métodos de clasificación ID3, J48 y M5P, luego de lo cual se evalúan, por medio de los test Cross Validation y Percentage Split, obteniendo como resultado que la herramienta de árboles de decisión es útil y efectiva en el proceso de la realización de avalúos masivos, presenta resultados más cercanos a los valores observado y permite entender claramente cada regla generada.The present project aims to use the decision tree method, the machine learning approach, within the process that constitute the mass valuations and analyze its effectiveness with respect to the traditional method of linear regression, to make such a comparison, a classification Of datasets of zones of the city of Bogotá D.C., corresponding to the ZPU (Zonal Planning Units) 79 Calandaima, 65 Arborizadora and 73 Garces Navas, making use of the classification methods ID3, J48 and M5P, after which Are evaluated by means of the Cross Validation and Percentage Split tests, obtaining as a result that the decision tree tool is useful and effective in the process of performing mass valuations, presents results closer to the observed values and allows a clear understanding Each rule generated.Unidad Administrativa Especial de Catastro DistritalObservatorio Técnico CatastralpdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2AvalúosID3M5PJ48WEKAIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Árboles de decisiónValoraciónAppraisalsID3J48M5PWEKAAnálisis de efectividad al implementar la técnica de árboles de decisión del enfoque de aprendizaje de máquina para la determinación de avalúos masivos para las UPZ 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés NavasAnalysis of effectiveness in implementing the decision tree technique of the machine learning approach for the determination of massive assessments for UPZ 79 Calandaima, 65 Arborizadora and 73 Garces Navasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILAlbancandoRoblesAdrianaDelPilar2017.pdf.jpgAlbancandoRoblesAdrianaDelPilar2017.pdf.jpgIM 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