En las dos publicaciones anteriores hicimos referencia a algunos de los algoritmos que se aplican en el proceso de minería de datos, con algunos ejemplos de usos reales. Ahora para continuar con esta metodología que permite generar conocimiento hoy escribimos de algunas herramientas que hacen parte de la minería, las cuales son:
· Redes neuronales:
Es una de las herramientas de la minería de datos que permite la realización de modelos para los problemas que son considerados más grandes y complejos, en los cuales nos podemos encontrar con un sin número de variable y de conexiones entre ellas.
Las redes neuronales están compuestas por nodos y capas, donde los nodos hacen parte de las capas y existe conexión tanto entre nodos como en las capas, por tal complejidad esta es una herramienta que se recomienda para problemas con gran cantidad de datos y en las que usaremos algoritmo de clasificación o regresión.
· Arboles de decisión:
En los arboles la minería de datos encuentra una herramienta por medio de la cual se pueden representar reglas, puesto que los modelos de los árboles son usados para examinar los datos e inducir las reglas para realizar predicciones.
Los árboles de decisión están formados por divisiones en forma de iteración en las que se encuentran grupos discretos de datos, está herramienta es recomendada cuando las variables de predicción son categóricas, perfectos para el manejo de datos no numéricos.
· Inducción de reglas:
Esta es una herramienta muy parecida a los arboles de decisión, puesto que se utiliza para la derivación de reglas, solo que en este caso las reglas pueden ser generas de manera independiente sin tener estructura de arboles, por lo cual se pueden encontrar diferentes patrones de clasificación.
Para el caso de la inducción de reglas se recomienda asignar un nivel de confiabilidad a las reglas y así poder aplicar la de más alto nivel para predicciones mas exactas.
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