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

Pérez Carvajal, Edwin RobertAlbancando Robles, Adriana del Pilar2017-06-212017-06-212015-09-30http://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.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/AvalúosID3M5PJ48WEKAAnálisis 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 NavasIngeniería Catastral y Geodesia - Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Árboles de decisiónValoracióninfo:eu-repo/semantics/openAccessAnalysis 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 NavasAppraisalsID3J48M5PWEKAAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/bachelorThesis