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Fabian Arteaga, Junior Jhon
Aliaga Urbina, Leslie Alexandra
Calle Burga, Frank Junior
Pacori Choquejahua, Carla Isabel
Palma Bendezú, Noelia Yackelina
Salinas Cevallos, Hector Jhon
Perú
2022-11-10T17:05:40Z
2022-11-10T17:05:40Z
2022
https://hdl.handle.net/20.500.12640/3232
En el presente estudio haremos uso de Machine learning, usando 4 técnicas en la categoría de aprendizaje supervisado, para la predicción del estado de las cotizaciones, buscando agilizar la toma de decisiones con respecto al tiempo y costos de importación, y evitar la pérdida de ventas. Para la construcción del modelo predictivo se inició con la recopilación y limpieza de datos. Posteriormente, se utilizó el 80 % de datos recopilados para el entrenamiento de los modelos y 20% para la evaluación de las predicciones. Con la técnica k-NN se obtuvo un accuracy del 67.9% con un parámetro de k = 5; con la técnica Regresión logística, se obtuvo un 70.69% de accuracy; con la técnica SVM se obtuvo un 63.79% de accuracy y con la técnica Árbol de decisión se obtuvo un accuracy de 87.93%. Se aplicó codificación y normalización como mejora a la base de datos y con ello, la técnica de Árbol de decisión obtuvo el valor más alto de accuracy - 88.79%. Se recomienda el empleo de técnicas adicionales de Aprendizaje Supervisado a fin de seleccionar la que mejor resultado obtenga en la predicción. (es_ES)
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Universidad ESAN (es_ES)
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Aprendizaje automático (es_ES)
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Predicciones (es_ES)
Compra (es_ES)
Importaciones (es_ES)
Equipo industrial (es_ES)
Maquinaria (es_ES)
Aplicación de técnicas de Machine Learning para identificar factores de predicción del estado de las cotizaciones en el sector de maquinaria ligera (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
Universidad ESAN. Facultad de Ingeniería (es_ES)
Ingeniería Industrial y Comercial (es_ES)
Ingeniero Industrial y Comercial (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_ES)
44749148
https://orcid.org/0000-0001-9804-7795 (es_ES)
76391090
71594597
76003519
73085519
70672101
722056 (es_ES)
Chavez Rojas, Monica Patricia
Saenz Arteaga, Arturo Rodolfo
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_ES)
Privada asociativa



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