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La mineria de datos tiene como fin encontrar patrones que expliquen la tendencia de los datos, es por ello que con el objetivo de extraer conocimiento de los trabajos de titulacion de la Facultad de Ciencias de la Escuela Superior Politecnica de Chimborazo; se aplicaron cinco modelos de clasificacion: Maquinas de Soporte Vectorial, Redes Neuronales, Arbol de Decision, Bosque Aleatorio y Potenciacion; considerando las lineas Diseno de Experimentos y Analisis Multivariable. Para identificar el modelo optimo se aplico Rattle, se calcularon tres medidas de rendimiento, las precisiones: global, positiva y negativa; siendo la curva ROC y los Arboles de Decision, graficas que permitieron visualizar el modelo de prediccion con mejor ajuste, asi como los programas que caracterizan las lineas de investigacion. Los resultados mostraron que para la linea Diseno de Experimentos, el modelo con mayor precision fue Bosque Aleatorio, con un 71,48% de predicciones que son correctas respecto al total; mientras que al considerar la linea Analisis Multivariable no se evidencio diferencia significativa en la precision global, fluctuando en el 97%; esto significa que con el 97% de certeza la linea de investigacion de Analisis Multivariable y con el 71,48% de precision la linea de Diseno de Experimentos se enmarcan en los programas de investigacion institucionales. En el modelo Arbol de Decision, el nodo principal fue la Carrera cuando se considero la linea Diseno de Experimentos, debido a que en Bioquimica y Farmacia se impulsa la utilizacion de estudios de este tipo; y en el caso de la linea Analisis Multivariable fue el programa Consumo Humano para mejorar las condiciones de nutricion y salud, debido a que los trabajos de titulacion tienen una baja utilizacion de tecnicas multivariable.

Minería de datos para descubrir tendencias en la clasificación de los trabajos de titulación