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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorHernández González, Salvador%176936-
dc.contributor.advisorJímenez García, José Alfredo%303302-
dc.contributor.authorRodríguez Murillo, Natalia Arcedalia%814888-
dc.creatorRodríguez Murillo, Natalia Arcedalia%814888-
dc.date.accessioned2020-09-06T19:11:32Z-
dc.date.available2020-09-06T19:11:32Z-
dc.date.issued2019-02-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/handle/TecNM/810-
dc.descriptionEn este trabajo se analiza la capacidad predictiva del modelo de regresión lineal con datos nuevos, la técnica de validación cruzada es el método mas usado ya que divide los datos en dos partes: un conjunto de datos de entrenamiento y un conjunto de datos de prueba, se propone guardar el 10 % de los datos, sin embargo el número óptimo de datos de predicción es incierto al realizar la técnica de validación cruzada bajo un nivel de ruido y un tamaño de información del conjunto,se pueden plantear diferentes escenarios para identificar el porcentaje óptimo a ser guardado al utilizar la técnica anteriormente mencionada.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.titleAnálisis de validación cruzada bajo diferentes condiciones de ruidoes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorRíos Lira, Armando Javier,%40771-
dc.contributor.directorHernández Ripalda, Manuel Darío%282885-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Celaya-
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