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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9456| Title: | MODELO CLASIFICADOR COMO HERRAMIENTA DE APOYO A LA DECISIÓN EN LA CONTRATACIÓN DE PERSONAL ACADÉMICO |
| Authors: | VEGA GONZALEZ, JOSE ANTONIO |
| metadata.dc.subject.other: | MCII |
| Issue Date: | 2025-01-28 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco |
| Description: | El aprendizaje supervisado se refiere al uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos para clasificar datos o predecir resultados. El modelo ajusta sus ponderaciones a medida que se introducen los datos hasta que se haya ajustado adecuadamente como parte del proceso de validación cruzada. Las empresas pueden resolver una variedad de problemas en el mundo real a gran escala con este aprendizaje, en particular cualquier problema de clasificación. Se utilizan algoritmos de clasificación cuando el resultado es un conjunto infinito de resultados. En este trabajo se utiliza un algoritmo clasificador Naive – Bayes el cual tiene una fuerte suposición de independencia entre los eventos. Los clasificadores de este tipo asumen la presencia o ausencia de una característica particular no se encuentra relacionada con la presencia o ausencia de cualquier otra característica conociendo una variable determinada. Desarrolla un modelo clasificador Naive - Bayes como propuesta de herramienta para dar claridad en la decisión sobre las alternativas en la contratación de personal académico del Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco (TESCo). Se considera una base de datos de 232 personas como personal académico de las cuales se utilizan 180 para el cálculo de probabilidades, mismas que se prueban con el resto de la base de datos. Se calculan las probabilidades conjuntas y se utilizan para evaluar el clasificador. El modelo permite asignar probabilidades para cada uno de los nuevos prospectos de contratación de personal académico. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | TESIS DE MAESTRIA EN CIENCIAS DE LA INGENIERIA INDUSTRIAL |
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