Las t???cnicas de clasificaci???n en miner???a de datos est???n encaminadas a desarrollar algoritmos que sean capaces de tratar y analizar datos de forma autom???tica con objeto de extraer la informaci???n subyacente en dichos datos. La miner???a de datos hace uso de todas las t???cnicas que puedan aportar informaci???n. Se han analizado 452 fumadores procedentes de la Unidad de Tabaquismo de la Universidad de Zaragoza. En este trabajo se presentan cuatro t???cnicas de miner???a de datos: Regresi???n Log???stica, ???rboles ...
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Las t???cnicas de clasificaci???n en miner???a de datos est???n encaminadas a desarrollar algoritmos que sean capaces de tratar y analizar datos de forma autom???tica con objeto de extraer la informaci???n subyacente en dichos datos. La miner???a de datos hace uso de todas las t???cnicas que puedan aportar informaci???n. Se han analizado 452 fumadores procedentes de la Unidad de Tabaquismo de la Universidad de Zaragoza. En este trabajo se presentan cuatro t???cnicas de miner???a de datos: Regresi???n Log???stica, ???rboles de clasificaci???n, Naives Bayes y Redes bayesianas y se aplican al an???lisis de los factores que influyen en el ???xito de un tratamiento para dejar de fumar. Las variables que m???s influyen sobre el ???xito del tratamiento son las relacionadas con el cumplimiento del mismo, el ???xito despu???s de una semana y acudir a la terapia de grupo. La t???cnicas de mayor ???xito han sido, algoritmo J48 de ???rboles de clasificaci???n, 72,3 % de buena clasificaci???n y 0,711 ROC con muy bajos porcentajes de falsos positivos (40,3%) y falsos negativos (17,3%).
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