Integrantes:
- Burgos Torre, Victor Alonso
- Esteban Aquino, Jorge Luis
- Herrera Cubas, Fernando Andrés
- Huaycochea Bayton, Jesus
- Ramos Maldonado, José Carlos
- Ramirez Ucañay, Barbarita Paula Janeth
Resumen:
La base de datos "Car Evaluation" se deriva de un modelo de decisión jerárquico simple desarrollado para la demostración de DEX por M. Bohanec y V. Rajkovic (Sistemica 1(1), pp. 145-157, 1990), y evalúa automóviles según atributos como precio, mantenimiento, características técnicas, comodidad, capacidad de personas, tamaño del maletero y seguridad. El problema abordado es clasificar la aceptabilidad de los automóviles (inaceptable, aceptable, bueno, muy bueno) utilizando técnicas de machine learning. Los artículos proporcionados aplican diversos modelos para resolver este problema: Kilic y Alpaydin (2011) implementaron sistemas de selección de clasificadores para mejorar la precisión, logrando resultados significativos al aprender las áreas de especialización de cada clasificador (Procedia Computer Science. 2011 Dec;3:74-82) . Por otro lado, Potdar, Pardawala y Pai (2017) realizaron un estudio comparativo de técnicas de codificación de variables categóricas para clasificadores de redes neuronales, demostrando que técnicas como la codificación de suma y diferencia inversa pueden mejorar significativamente la precisión (Int J Comput Appl. 2017 Oct;175(4):7-9) . Estos estudios destacan cómo el uso de la base de datos "Car Evaluation" facilita el desarrollo y evaluación de algoritmos predictivos, contribuyendo tanto a la investigación en aprendizaje automático como a la toma de decisiones en la industria automotriz.[/justify]