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Algoritmos de minería de datos para la predicción del comportamiento de indicadores ambientales
Author(s) -
Liz Pérez-Martínez,
Manuel Alejandro Naranjo-Rey,
Orlando Santos-Pérez,
Juan Alfredo Cabrera-Hernández,
Dianelys Nogueira-Rivera
Publication year - 2021
Publication title -
dyna
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2346-2183
pISSN - 0012-7353
DOI - 10.15446/dyna.v88n219.95018
Subject(s) - humanities , philosophy
La necesidad de adoptar adecuados enfoques empresariales para lograr un mejor desempeño ambiental constituye una tarea inminente. Desarrollar modelos predictivos para indicadores ambientales constituye el objetivo principal de este artículo. Para ello se emplearon tecnologías que demostraron ser competentes para el logro del mismo. La aplicación de técnicas de minería de datos permitió capturar los patrones pasados y replicarlos, además de realizar estimaciones con datos nuevos o fuera de muestra, así como inferir comportamientos y resultados futuros, en aras de anticipar posibles situaciones de deterioro que comprometan la sostenibilidad ambiental. Los experimentos diseñados para comparar los resultados en la clasificación al emplear los modelos predictivos, demuestran que el porcentaje de error oscila entre el 4% y el 5%, lo que evidencia un grado muy bueno (alto), de acuerdo con las escalas de comprobación.

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