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Árboles de Decisión: Análisis de Supervivencia de Pasajeros del Titanic, Guías, Proyectos, Investigaciones de Metodología de Investigación

Un caso de uso de los árboles de decisión para el análisis de supervivencia de pasajeros del titanic, utilizando la edad y el género como variables de entrada. El autor explica el proceso de creación de un árbol de decisión en r y ofrece comentarios finales sobre su utilidad en la resolución de problemas de clasificación y regresión. Recomienda a los investigadores continuar explorando posibles errores en el software r.

Qué aprenderás

  • ¿Cómo se puede investigar errores en el software R al crear un árbol de decisión?
  • ¿Cómo se crea un árbol de decisión en R?
  • ¿Cómo se resuelven problemas de clasificación y regresión con árboles de decisión?
  • ¿Qué variables se utilizan para crear el árbol de decisión?
  • ¿Qué variables se utilizan para analizar la supervivencia de los pasajeros del Titanic?
  • ¿Cómo se utiliza un árbol de decisión para analizar la supervivencia de pasajeros del Titanic?

Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones

2020/2021

Subido el 18/05/2021

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MORTALIDAD EN MÉXICO
Kenia Guadalupe Montes López
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Resumen Un árbol de decisión es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones
relacionadas.
Palabras ClaveÁrbol de decisión.
Introducción
El elemento visual de un árbol de decisiones te ayuda a incluir más opciones y resultados potenciales
de los que podrías haber considerado si solo hubieras hablado de ellos. Mitiga los riesgos de
consecuencias imprevistas y te permite incluir detalles más pequeños que te conducirán a crear un
plan paso a paso. Una vez que elijas tu camino, solo será necesario que lo sigas.
Descripción del método
Para este caso, vamos a hablar de los pasajeros del Titanic. En particular, vamos a utilizar como
entrada la edad y el género de los pasajeros. Nos va a interesar estudiar la supervivencia de los
pasajeros.
Interés para el analista o científico de datos
Lo más interesante de este problema, es detectar, a través de la información del pasajero, si éste
llega a sobrevivir o no. Por lo tanto, tú como analista o científico de datos estas interesado en saber
cuáles son esas variables que influyen o determinan esa supervivencia. Para luego establecer un
modelo.
Una pregunta de interés pudiera ser si un pasajero de cuatro años de edad que tuviera género
masculino sobrevivirá. Una solución, como vamos a ver en esta entrada, es utilizar árboles de
decisión.
Carga de datos en R
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Alumno del 6 semestre de Ingeniería Logística del TecNM campus Cd. Juárez l18111557@itcj.edu.mx
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MORTALIDAD EN MÉXICO

Kenia Guadalupe Montes López^1 Resumen — Un árbol de decisión es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas. Palabras Clave —Árbol de decisión. Introducción El elemento visual de un árbol de decisiones te ayuda a incluir más opciones y resultados potenciales de los que podrías haber considerado si solo hubieras hablado de ellos. Mitiga los riesgos de consecuencias imprevistas y te permite incluir detalles más pequeños que te conducirán a crear un plan paso a paso. Una vez que elijas tu camino, solo será necesario que lo sigas. Descripción del método Para este caso, vamos a hablar de los pasajeros del Titanic. En particular, vamos a utilizar como entrada la edad y el género de los pasajeros. Nos va a interesar estudiar la supervivencia de los pasajeros. Interés para el analista o científico de datos Lo más interesante de este problema, es detectar, a través de la información del pasajero, si éste llega a sobrevivir o no. Por lo tanto, tú como analista o científico de datos estas interesado en saber cuáles son esas variables que influyen o determinan esa supervivencia. Para luego establecer un modelo. Una pregunta de interés pudiera ser si un pasajero de cuatro años de edad que tuviera género masculino sobrevivirá. Una solución, como vamos a ver en esta entrada, es utilizar árboles de decisión. Carga de datos en R (^1) Alumno del 6 semestre de Ingeniería Logística del TecNM campus Cd. Juárez l18111557@itcj.edu.mx

Modelo de árboles de decisión Practica en R Interpretación del árbol