LA METODOLOGIA DEL DATA MINING. UNA APLICACION AL CONSUMO DE ALCOHOL EN ADOLESCENTES
Kaydedildi:
GERVILLA, E., ET AL., LA METODOLOGIA DEL DATA MINING. UNA APLICACION AL CONSUMO DE ALCOHOL EN ADOLESCENTES. ADICCIONES, Vol. 21, no. 1 (2009), p. 65-80.
Ref.
159707
Yer:
SIIS R.841 Archivo
Palabras clave:
Adolescentes, Alcohol, Base de datos, Drogodependencias, Métodos de investigación, Personalidad
Adolescentes, Alcohol, Base de datos, Drogodependencias, Métodos de investigación, Personalidad
Özet:
El presente trabajo pretende principalmente acercar a los investigadores del campo de las drogodependencias una metodología de análisis de datos orientada al descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). El KDD es un proceso que consta de una serie de fases, la más característica de las cuales se denomina Data Mining (DM), en la que se aplican diferentes técnicas de modelado para detectar patrones y relaciones en los datos. Se analizan los factores comunes y diferenciadores de las técnicas DM más ampliamente utilizadas, desde una visión principalmente metodológica, y ejemplificando su uso con datos provenientes del consumo de alcohol en adolescentes y su posible relación con variables de personalidad (N=7030). Aunque la precisión global obtenida (% de predicciones correctas) es muy similar en los tres modelos analizados, las redes neuronales generan el modelo más preciso (64.1%), seguidas de los árboles de decisión (62.3%) y Naive Bayes (59.9%).
El presente trabajo pretende principalmente acercar a los investigadores del campo de las drogodependencias una metodología de análisis de datos orientada al descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). El KDD es un proceso que consta de una serie de fases, la más característica de las cuales se denomina Data Mining (DM), en la que se aplican diferentes técnicas de modelado para detectar patrones y relaciones en los datos. Se analizan los factores comunes y diferenciadores de las técnicas DM más ampliamente utilizadas, desde una visión principalmente metodológica, y ejemplificando su uso con datos provenientes del consumo de alcohol en adolescentes y su posible relación con variables de personalidad (N=7030). Aunque la precisión global obtenida (% de predicciones correctas) es muy similar en los tres modelos analizados, las redes neuronales generan el modelo más preciso (64.1%), seguidas de los árboles de decisión (62.3%) y Naive Bayes (59.9%).
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