Publications by Adriana Rentería
PruebaParcial_Arroz
Modelos regresion y naive bayes 1600734568+09+2001-2dígitos Introducción Las condiciones de vida de las personas de cada lugar es diferentes, por lo cual es fundamenta, el un estudio de cada provincia. En este caso se enfoca en la provincia de Chimborazo, tomando en cuenta 38 variables que ayuda a la toma de decisiones del estudio. El objetiv...
24723 sym R (69473 sym/108 pcs) 8 img
Parcial_Corrección_Final
Modelos regresion y naive bayes 1600734568+09+2001-2dígitos Introducción Las condiciones de vida de las personas de cada lugar es diferentes, por lo cual es fundamenta, el un estudio de cada provincia. En este caso se enfoca en la provincia de Chimborazo, tomando en cuenta 38 variables que ayuda a la toma de decisiones del estudio. El objetiv...
25060 sym R (69473 sym/108 pcs) 8 img
PruebaParcial_Cuantitativos
Modelos regresion y naive bayes 1600734568+09+2001-2dígitos Introducción Las condiciones de vida de las personas de cada lugar es diferentes, por lo cual es fundamenta, el un estudio de cada provincia. En este caso se enfoca en la provincia de Chimborazo, tomando en cuenta 38 variables que ayuda a la toma de decisiones del estudio. El objetiv...
30905 sym R (493622 sym/118 pcs) 29 img
Corrección prueba parcial
Modelos regresion y naive bayes 1600734568+09+2001-2dígitos #Introducción Las condiciones de vida de las personas de cada lugar es diferentes, por lo cual es fundamenta, el un estudio de cada provincia. En este caso se enfoca en la provincia de Chimborazo, tomando en cuenta 38 variables que ayuda a la toma de decisiones del estudio. El objeti...
25510 sym R (147159 sym/112 pcs) 29 img
PP
Modelos regresion y naive bayes 1600734568+09+2001-2dígitos Importación de la data library(readxl) DATA_PARCIAL2 <- read_excel("DATA_PARCIAL2.xlsx") View(DATA_PARCIAL2) #Descripción de variables colnames(DATA_PARCIAL2) ## [1] "UBICACIÓN" ...
16611 sym R (24601 sym/54 pcs) 22 img
Comparación de modelos de predicción
PREDICCIÓN DE LA DIABETES DE TIPO 2 MEDIANTE MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INTRODUCCIÓN El presente trabajo expone el tema de predicción de diabetes de tipo 2 mediante métodos de clasificación de aprendizaje automático, que se puede definir como el anuncio de un hecho a futuro a partir del historial de datos de lo...
46157 sym R (44046 sym/139 pcs) 24 img
PF_Cuantitativos
PREDICCIÓN DE LA DIABETES DE TIPO 2 MEDIANTE MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INTRODUCCIÓN El presente trabajo expone el tema de predicción de diabetes de tipo 2 mediante métodos de clasificación de aprendizaje automático, que se puede definir como el anuncio de un hecho a futuro a partir del historial de datos de lo...
35700 sym R (23801 sym/81 pcs) 18 img
Prueba Cuantitativos_1
PREDICCIÓN DE LA DIABETES DE TIPO 2 MEDIANTE MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INTRODUCCIÓN El presente trabajo expone el tema de predicción de diabetes de tipo 2 mediante métodos de clasificación de aprendizaje automático, que se puede definir como el anuncio de un hecho a futuro a partir del historial de datos de lo...
40439 sym R (20344 sym/68 pcs) 17 img
Informe final
PREDICCIÓN DE LA DIABETES DE TIPO 2 MEDIANTE MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INTRODUCCIÓN El presente trabajo expone el tema de predicción de diabetes de tipo 2 mediante métodos de clasificación de aprendizaje automático, que se puede definir como el anuncio de un hecho a futuro a partir del historial de datos de lo...
32444 sym R (17792 sym/66 pcs) 17 img
Informe Final_ Cuantitativos
PREDICCIÓN DE LA DIABETES DE TIPO 2 MEDIANTE MÉTODOS DE CLASIFICACIÓN DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INTRODUCCIÓN El presente trabajo expone el tema de predicción de diabetes de tipo 2 mediante métodos de clasificación de aprendizaje automático, que se puede definir como el anuncio de un hecho a futuro a partir del historial de datos de lo...
32602 sym R (17792 sym/66 pcs) 17 img