Técnicas de preprocesamiento de datos en modelos no supervisados aplicados al estudio genético de la raza Aberdeen Angus

Autores
Spositto, Osvaldo Mario; Blanco, Gabriel Esteban; Matteo, Lorena Romina
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Es sabido que la construcción de un buen modelo de minería de datos implica invertir la mayor parte del tiempo y esfuerzo en la fase de preprocesamiento de los datos de entrada. Uno de los problemas centrales es identificar un conjunto representativo de características adecuadas y de buena calidad para construir el modelo de un caso particular. En este artículo se explican las tareas de preprocesamiento llevadas a cabo para mejorar el conjunto de datos utilizado en la construcción de modelos no supervisados, mediante los cuales se buscan las características de los progenitores de terneros de la raza Aberdeen Angus con bajo peso al nacer. A su vez se detallan y comparan los resultados previos y posteriores a la aplicación de estas tareas de preprocesamiento. Debido a que el mayor obstáculo que se presenta en muchos proyectos de ciencias de datos es precisamente la cantidad y calidad de los datos de entrada, mediante este artículo se motiva a poner énfasis en las etapas iniciales de comprensión y preparación de dicho conjunto, por sobre la premura de interpretación y evaluación de los resultados.
Fil: Spositto, Osvaldo Mario. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina
Fil: Blanco, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina
Fil: Matteo, Lorena Romina. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina
Fuente
ISSN 2525-1333
Revista Digital del Departamento de Ingeniería. 2020; 5(1) : 1-13
Materia
ANALISIS DE DATOS
PROCESAMIENTO DE DATOS
INTERCAMBIO ELECTRONICO DE DATOS
006.312
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Digital UNLaM
Institución
Universidad Nacional de La Matanza
OAI Identificador
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