Reporte de conjunto de datos en Rapid Miner
Enviado por NamCL1811 • 22 de Mayo de 2017 • Resumen • 385 Palabras (2 Páginas) • 600 Visitas
Ingeniería Financiera
Asignatura: Base de Datos para Negocios
Profesor: MC. Alberto Mogollan Cisneros
Nombre de la actividad de aprendizaje:
Reporte de conjunto de datos en Rapid Miner.
Alumnas: Claudia Texis Hernández
Sarahi Nohpal Jiménez
María de los Ángeles Cuamatzi
Grupo: 5to “C”
(40%) 2.-Utilizando rapid miner, realiza un proceso por cada pregunta, tomando como base el conjunto de datos de Titanic v1, contesta las siguientes preguntas:
a).- Determina el árbol de decisión que mejor explique el conjunto de datos de Titanic.
Se insertó el conjunto de datos de Titanic v1, posteriormente buscamos los datos de Set Role, select Attributes y Decision Tree todos los conjuntos los intersectamos y/o conectamos entre sí y hasta el final.[pic 2]
Posteriormente se obtuvo la tabla con los siguientes datos que describe en número de personas, edad sexo, clase entre otros datos y están clasificados por columnas.[pic 3]
Finalmente se obtuvo un árbol de decisiones en el cual clasifica y explica el conjunto de datos de Titanic v1.
[pic 4]
b).- Menciona cuantos hombres de 20 a 40 años pertenecen a la segunda clase, e inicia su nombre con la letra M.
Trabajamos con la misma base de datos de Titanic v1, en este solo se añadió o inserto lo que es Filter Examples ya que el otro no era necesario ya que nos mostraba la clasificación más detallada. También se insertaron algunos filtros que se explicara en la siguiente imagen.
[pic 5]
Verificamos los resultados en la siguiente tabla en donde están clasificados por columnas y nos indica 7 ejemplos de los cuales nos muestra a personas que son de la segunda clase, sexo masculino y con edad de entre 20 a 40 años, también las personas que cuyo nombre inicie con la letra M.
[pic 6]
c).- Menciona cuantos adultos mayores de 65 años no pertenecen a la segunda clase. E inicia su nombre con la letra B.
Finalmente se volvió a utilizar el conjunto de datos de Titanic v1 y se extrajo unas operaciones de Filtter examples.
[pic 7]
Seleccionamos los filtros que requeríamos que solo en este caso se usaron la edad que fueron de 65 años, adulto mayores en general que no pertenezcan a la segunda clase y que su nombre empiece con la letra B, en este caso solo hubo una persona que muestra fue del sexo masculino
[pic 8]
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