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Comparación de algoritmos evolutivos para la optimización en la clasificación de la obesidad en escolares

dc.contributor.authorArenas Rodríguez, Ana Cecilia
dc.contributor.authorTorres Naira, Carlos Alberto
dc.contributor.authorVizcarra Huyhua, Flor de María
dc.contributor.authorSulla-Torres, José
dc.contributor.authorMendez-Cornejo, Jorge
dc.date.accessioned2020-01-10T12:17:45Z
dc.date.available2020-01-10T12:17:45Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/2643
dc.description.abstractEl estudio tiene por objetivo comparar tres tipos de algoritmos evolutivos diferentes: Real Encoding Particle Swarm Optimization (REPSO–C), Incremental Learning with Genetic Algorithms (ILGA) y Decision Tree with Genetic Algorithm (DT-GA), para determinar el porcentaje de mejora durante cada iteración que tiene cada uno de los algoritmos sobre una base de datos relacionadas con la obesidad escolar. Se utilizó la herramienta denominada Keel, que permitió cargar los datos, prepararlos, procesarlos y analizar los resultados, tanto en el entrenamiento, como en las pruebas realizadas. La precisión encontrada por la ejecución de cada uno de los algoritmos, permite concluir que el modelo que utiliza árbol de decisión y algoritmo genético DT-GA es el mejor, debido al nivel de precisión que posee.es_CL
dc.language.isoeses_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceUC Maule: Revista Académica Universidad Católica del Maule, (51), 25-42es_CL
dc.subjectAlgoritmo evolutivoes_CL
dc.subjectREPSO–Ges_CL
dc.subjectILGAes_CL
dc.subjectDT-GAes_CL
dc.subjectEvolutionary algorithmes_CL
dc.titleComparación de algoritmos evolutivos para la optimización en la clasificación de la obesidad en escolareses_CL
dc.title.alternativeComparison of evolutive algorithms for optimization in the classification of obesity in schoolses_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias de la Educaciónes_CL


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