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Esta tesis presenta una nueva técnica de Minería de Datos capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto de reglas de clasificación que posea tres características fundamentales: precisión aceptable, cardinalidad baja y simplicidad en la definición de las reglas. Esto último está dado por el uso de un número reducido de atributos en la construcción del antecedente. Esta característica, sumada a la baja cardinalidad del conjunto de reglas permite distinguir patrones sumamente útiles a la hora de comprender las relaciones entre los datos. Estas cualidades hacen que el modelo obtenido posea una gran capacidad descriptiva resultando sumamente útil para la toma de decisiones. El método propuesto ha sido aplicado sobre varios conjuntos de datos, tanto de repositorio como reales, demostrando que ambas características se verifican aunque en algunos casos su precisión sea ligeramente superada por otros métodos existentes. Esto tiene que ver con la presión realizada por mantener la simplicidad del modelo no permitiendo la generación de reglas con poca cobertura.

Extracción de reglas utilizando estrategias adaptativas