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dc.contributor.authorMedina Merino, Rosa Fátima
dc.contributor.authorÑique Chacón, Carmen Ismelda
dc.contributor.otherMedina Merino, Rosa Fátima
dc.date.accessioned2018-01-27T14:51:14Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationMedina-Merino, R., & Ñique-Chacón, C. (2017). Bosques aleatorios como extensión de los árboles de clasificación con los programas R y Python. Interfases, (10), 165-189. doi:http://dx.doi.org/10.26439/interfases2017.n10.1775es_ES
dc.identifier.issn1993-4912
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12724/5560
dc.description.abstractThis article presents the application of the non-parametric Random Forest method through supervised learning, as an extension of classification trees. The Random Forest algorithm arises as the grouping of several classification trees. Basically it randomly selects a number of variables with which each individual tree is constructed and predictions are made with these variables that will later be weighted through the calculation of the most voted class of these trees that were generated, to finally do the prediction by Random Forest. For the application, we worked with 3168 recorded voices, for which the results of an acoustic analysis are presented, registering variables such as frequency, spectrum, modulation, among others, seeking to obtain a pattern of identification and classification according to gender through a voice identifier. The data record used is in open access and can be downloaded from the Kaggle web platform via <https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegende>r. For the development of the algorithm’s model, the statistical program R was used. Additionally, applications were made with Python by the development of classification algorithms.
dc.description.abstractEl presente artículo presenta la aplicación del método no paramétrico Random Forest mediante el aprendizaje supervisado, como una extensión de los árboles de clasificación. El algoritmo de Random Forest surge como la agrupación de varios árboles de clasificación; básicamente selecciona de manera aleatoria una cantidad de variables con las cuales se construye cada uno de los árboles individuales, y se realizan predicciones con estas variables que posteriormente serán ponderadas a través del cálculo de la clase más votada de los árboles que se generaron, para finalmente hacer la predicción por Random Forest. Para la aplicación se trabajó con 3168 registros de voz grabados, para los cuales se presentan los resultados de un análisis acústico, registrándose variables tales como frecuencia, espectro, modulación, entre otras, con lo cual se busca obtener un patrón de identificación y clasificación según género a través de un identificador de voz. El registro de datos utilizado es de acceso libre y puede ser descargado desde la plataforma web de Kaggle a través del enlace <https://www.kaggle.com/primaryobjects/voicegender>. Para el desarrollo del algoritmo del modelo, se recurrió al programa estadístico R. Adicionalmente, se realizaron aplicaciones con Python mediante el desarrollo de algoritmos de clasificación.es_PE
dc.formatapplication/ pdfes
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad de Lima
dc.relation.urihttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/1775/1828es
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceRepositorio Institucional Ulima
dc.sourceUniversidad de Lima
dc.subjectÁrboles (Teoría de grafos)es
dc.subjectPython (Lenguaje de programación)es
dc.subjectAlgoritmos de computadorases
dc.subjectTrees (Graph theory)en
dc.subjectPython (computer program language)en
dc.subjectComputer algorithmsen
dc.subject.classificationIngenierías / Ingeniería de sistemases
dc.titleBosques aleatorios como extensión de los árboles de clasificación con los programas R y Pythones_ES
dc.title.alternativeRandom Forests as an extension of the classification trees with the R and Python programses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.otherArtículo
dc.identifier.journalInterfases
dc.publisher.countryPE


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