Experimentos de predicción con Gradient Boosting y Random Forest.

Cimarra Muñoz, Daniel (2018). Experimentos de predicción con Gradient Boosting y Random Forest.. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Experimentos de predicción con Gradient Boosting y Random Forest.
Author/s:
  • Cimarra Muñoz, Daniel
Contributor/s:
  • Mira McWilliams, José Manuel
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: June 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Predicción, R, Random Forest, Gradient Boosting, randomForest, mboost, ntree, MSE-OOB, Variabilidad Explicada, mstop, base-learner, gamboost, cvrisk, predict.
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El presente trabajo hace un estudio intensivo de predicción en R, a partir de datos simulados, con algoritmos de aprendizaje, utilizando las técnicas Random Forest y Gradient Boosting sobre distintos modelos de función, y comparando el rendimiento de ambos métodos en cada caso.

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Item ID: 51959
DC Identifier: http://oa.upm.es/51959/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:51959
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 10 Sep 2018 12:33
Last Modified: 10 Sep 2018 12:33
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