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dc.contributor.advisorRodríguez Rosa, Migueles_ES
dc.contributor.authorLedo Vallejo, Marco
dc.date.accessioned2024-04-10T08:47:46Z
dc.date.available2024-04-10T08:47:46Z
dc.date.issued2023-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/157247
dc.descriptionTrabajo de fin de Grado. Grado en Estadística. Curso académico 2022-2023.es_ES
dc.description.abstract[EN]This work addresses the functioning of Bayesian classification in data mining, in addition to the creation of a web application with R that executes the Naïve Bayes classification method. It begins by introducing the topic at hand and stating a series of objectives sought through the creation of this work. Afterwards, the contents of two databases that will be subsequently used are explained. One of them contains categorical attributes related to lung cancer, while the other contains numerical attributes and provides information about breast cancer. Next, the statistical development of Bayesian classification is discussed to provide a more theo retical understanding of the method. Subsequently, the explanation of the created web application is presented, including a user manual and a description of the necessary codes for its implementation. Following that, a series of results demonstrating the effectiveness of the web application are presented, obtained from two studies conducted for each of the databases. Finally, a set of conclusions drawn from the completion of the work will be observed
dc.description.abstract[ES]Este trabajo está dirigido al funcionamiento de la clasificación bayesiana en la minería de datos, además de a la creación de una aplicación web con R que ejecuta el método de clasificación Naïve Bayes. Se empieza introduciendo el tema de antemano y enun ciando una serie de objetivos buscados mediante la creación de este trabajo. Tras ello, se explican los contenidos de dos bases de datos que se usarán posteriormente. Una de ellas contiene atributos categóricos relacionados con el cáncer de pulmón, mientras que la otra contiene atributos numéricos y proporciona información sobre el cáncer de mama. A continuación, se discute el desa rrollo estadístico de la clasificación bayesiana para proporcionar un entendimiento más teórico del método. Posteriormente, se presenta la explicación de la aplicación web creada, incluyendo un manual de usuario y una descripción de los códigos necesarios para su implementación. Siguiendo esto, se presenta una serie de resultados demostrando la efectividad de la aplicación web, obtenida de los dos estudios conducidos para cada una de las bases de datos. Finalmente, se observará un conjunto de conclusiones extraídas al haber completado el trabajo.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectCánceres_ES
dc.subjectAplicación Web con Res_ES
dc.subjectNaïve Bayeses_ES
dc.subjectData mininges_ES
dc.subjectCanceres_ES
dc.subjectWeb APP with Res_ES
dc.titleUso de la clasificación bayesiana en la minería de datos. Creación de una aplicación web con R para clasificar o predecir datos reales.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subject.unesco1209 Estadísticaes_ES
dc.subject.unesco1209.14 Técnicas de Predicción Estadísticaes_ES
dc.subject.unesco3207.13 Oncologíaes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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