Bienvenido al Repositorio Institucional de la UTPL (RiUTPL) que tiene como propósito centralizar los recursos educativos y objetos de aprendizaje generados por la comunidad académica;
este repositorio permitirá preservar, organizar y visibilizar la producción institucional
bajo la licencia Creative Commons 4.0.
Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen:
http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/15591| Titel: | Análisis de Rendimiento de Librerías de aprendizaje automático a través de lenguaje de programación Python para hacer predicciones, estimaciones y clasificadores |
| Autor(en): | Bastidas Mendieta, Pablo Vicente |
| Director: | Elizalde Solano, René Rolando |
| Stichwörter: | Ecuador. Tesis digital. |
| Erscheinungsdatum: | 2016 |
| Zitierform: | Bastidas Mendieta, P. V. Elizalde Solano, R. R. (2016) Análisis de Rendimiento de Librerías de aprendizaje automático a través de lenguaje de programación Python para hacer predicciones, estimaciones y clasificadores [Tesis de N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/15591 |
| Zusammenfassung: | N/D |
| Beschreibung: | Resumen:El presente trabajo de fin de titulación presenta un análisis de rendimiento de librerías de aprendizaje automático en Python. Se realiza este análisis con el fin de demostrar las ventajas que tiene este lenguaje de programación en el campo de la ciencia de los datos. La información base que ha sido analizada con las librerías de aprendizaje automático, son datos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos con la temática matrimonios y divorcios en el Ecuador. Para obtener una comparación equilibrada del rendimiento de las librerías, se realizó los experimentos sobre el mismo conjunto de entrenamiento (80% de los datos) y pruebas (20% de los datos) en cada una de las librerías. Resulta útil realizar esta comparación para poder determinar entre otros parámetros la velocidad y exactitud que ofrecen algunas librerías de aprendizaje automático en Python. De manera general, en base a varios parámetros de evaluación entre ellos Exactitud del modelo en el experimento de clasificación y MSE (error cuadrático medio) en el experimento de regresión, la librería Scikit-Learn obtuvo un mejor rendimiento, en estos dos enfoques. |
| Identifier : | Cobarc: 1181853 |
| URI: | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=93887.TITN. |
| metadata.dc.language: | spa |
| Type: | masterThesis |
| Enthalten in den Sammlungen: | Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación |
Dateien zu dieser Ressource:
| Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Bastidas Mendieta Pablo Vicente.pdf | 4.46 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.