2026-09-05T18:39:14Zhttps://gredos.usal.es/oai/request

oai:gredos.usal.es:10366/1571942025-04-30T21:58:02Zcom_10366_4829com_10366_4843col_10366_140208

González Morales, Guillermo Alberto 2024-04-08T10:04:44Z 2024-04-08T10:04:44Z 2023-07 http://hdl.handle.net/10366/157194 [ES]In this project, in order to understand in the best possible way what a decision tree is, and to get the most out of it, we start at the beginning. That is, laying the foundations of data mining, the process of knowledge discovery in databases and everything su rrounding decision trees. Next, we make clear what our main objectives are and what we are pursuing with this work. Then we explain in depth our database, its origin and the changes we have made to it. Once this explanation is finished, we go on to explain in detail the whole quantitative process of creating a decision tree and its different variants, as well as how to act when we en counter problems such as the nature of the variables or even missing data. However, the tree is not built with pencil and paper, but by software, so in the next step we develop all the necessary software to create our algorithm and our application in R, this is when we can start using our application through a manual and consulting this essay when we want to have more information about decision trees [ES]En este trabajo, para entender de la mejor forma posible lo que es un árbol de decisión, y para sacarle un mayor provecho, empe zamos desde el principio. Esto es, asentando las bases de la minería de datos, el proceso de extracción del conocimiento de bases de datos y todo lo relacionado con los árboles de decisión. A continuación, dejamos claros cuáles son nuestros objetivos principa les y lo que perseguimos con este trabajo. Después explicamos en profundidad nuestra base de datos, su origen y los cambios que hemos llevado a cabo. Una vez que se ha terminado esta explicación, continuamos explicando en detalle todo el proceso cuantita tivo de creación de un árbol de decisión y sus diferentes variantes, así como la manera de actuar cuando encontremos problemas tales como la naturaleza de las variables o incluso datos faltantes. Sin embargo, el árbol no se construye con lápiz y papel, sino mediante software, así que en el siguiente paso desarrollamos todo el software necesario para crear nuestro algoritmo y nuestra aplicación en R, en ese momento es cuando podemos empezar a usar nuestra aplicación a través de un manual y consultando este trabajo cuando necesitemos más información sobre los árboles de decisión spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional Árboles de decisión Entropía de la información Diabetes Aplicación Web con R Decision trees Entropy of information Web APP whit R Uso de los árboles de decisión con entropía en la minería de datos. Creación de una aplicación web con R para clasificar o predecir datos reales. info:eu-repo/semantics/bachelorThesis