Bosques aleatorios supervisados y no supervisados. Aplicación al análisis de desigualdades económicas en el mundo
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Mostrar el registro completo del ítemcomunitat-uji-handle:10234/158176
comunitat-uji-handle2:10234/71345
comunitat-uji-handle3:10234/97762
comunitat-uji-handle4:
TFG-TFMMetadatos
Título
Bosques aleatorios supervisados y no supervisados. Aplicación al análisis de desigualdades económicas en el mundoAutoría
Tutor/Supervisor; Universidad.Departamento
Epifanio, Irene; Universitat Jaume I. Departament de MatemàtiquesFecha de publicación
2021-10-22Editor
Universitat Jaume IResumen
El objetivo principal del trabajo consiste en estudiar con detalle el método de aprendizaje estadístico conocido como: bosques aleatorios. Serán considerados tanto como método supervisado como no supervisado. En primer ... [+]
El objetivo principal del trabajo consiste en estudiar con detalle el método de aprendizaje estadístico conocido como: bosques aleatorios. Serán considerados tanto como método supervisado como no supervisado. En primer lugar, desarrollaremos y explicaremos
la parte teórica del método, comenzando por los árboles de decisión. En segundo lugar,
presentamos la implementación en el software R de los bosques aleatorios, lo haremos mediante el estudio la librería randomForest. Por último, aplicaremos los bosques aleatorios
a una base de datos, creada exclusivamente para la realización de dicho trabajo, donde
abordaremos un problema de carácter social como son: las desigualdades económicas en
los diferentes países del mundo. [-]
Palabras clave / Materias
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Descripción
Treball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ527. Curs 2020/2021 (A distància)
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/masterThesisDerechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess