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Tito Chura, Hugo Euler (es_ES)
Moron Coaquira, Alonso (es_ES)
2022-04-20T13:21:10Z
2022-04-20T13:21:10Z
2021-07-26
https://repositorio.unam.edu.pe/handle/UNAM/283
El presente trabajo de investigación tiene el enfoque de experimentación de algoritmos de Machine Learning en el problema de predicción de clases de consumo irregular de agua potable de la Empresa Prestadora de Servicios de Saneamiento, EPS Ilo S.A. La empresa cuenta con el registro histórico de los incidentes o casos de consumo irregular de sus usuarios, los datos registrados son variables que conducen a identificar a que clase o tipo de consumo irregular pertenece. Esta información permitió experimentar diferentes algoritmos deMachine Learning, y finalmente, definir cual de ellos se comportamejor en este caso especifico. El algoritmo más eficiente en resolver el problema es Random Forest con 98% de precisión en predicciones de clases, seguido por Árbol de decisiones con 82% de precisión y finalmente Red Neuronal Simple con el 70.83%. (es_ES)
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Universidad Nacional de Moquegua (es_ES)
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Repositorio institucional - UNAM (es_ES)
Machine learning (es_ES)
Algoritmos (es_ES)
Predicciones (es_ES)
Predicción de consumo irregular del servicio de agua potable basado en métodos de machine learning en la provincia de Ilo. (es_ES)
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Universidad Nacional de Moquegua . Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática (es_ES)
Ingeniería de Sistemas e Informática (es_ES)
Ingeniero de Sistemas e Informática (es_ES)
PE (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#bachiller (es_ES)
01315850
https://orcid.org/0000-0001-8269-0655 (es_ES)
47923713
Flores García, Aníbal Fernando (es_ES)
Clares Perca, Juan Carlos (es_ES)
Gauna Chino, Mario (es_ES)
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Pública
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