A methodology to find the best classifier in business decision

Una metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresarial

dc.creatorVega Vilca, José C.
dc.creatorTorres Núñez, David A.
dc.date2015-07-02
dc.date.accessioned2023-08-03T19:59:52Z
dc.date.available2023-08-03T19:59:52Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971
dc.identifier10.15517/rce.v33i1.19971
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7910353
dc.descriptionIn this research, a methodology is presented to improve strategies of analysis in situations where supervised classification becomes the fundamental tool for business decision. The need to categorize the new customers into one of several groups, according to the characteristics of the subject, is analyzed through the calculation of the error rate. Programs were written using the statistical software package R, to calculate the error rate of each of nine classifiers, using cross-validation method 10 (Stone, 1974), in the 50 permutations of the data under consideration. For each of the analyzed data sets it was demonstrated, through ANOVA, that there are indeed significant differences in the average error rates of classifiers (p=0.00); therefore, it is concluded that the best classifier is the one with the lowest error rate.en-US
dc.descriptionEn la investigación, se presenta una metodología para mejorar las estrategias de análisis en situaciones donde la clasificación supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decisión empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las características del sujeto, es analizada mediante el cálculo de la tasa de error. Con este propósito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el método de validación cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostró, mediante ANOVA, que efectivamente existen diferencias significativas en el promedio de tasas de error de los clasificadores (p=0.00); por lo tanto, se concluye que el mejor clasificador es aquel con la mínima tasa de error.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Ricaes-ES
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/economicas/article/view/19971/21613
dc.rightsDerechos de autor 2015 Revista de Ciencias Económicases-ES
dc.sourceRevista de Ciencias Económicas; Vol. 33 No. 1 (2015): Revista de Ciencias Económicas: (January - June); 63-73en-US
dc.sourceRevista de Ciencias Económicas; Vol. 33 Núm. 1 (2015): Revista de Ciencias Económicas: (enero – junio); 63-73es-ES
dc.source2215-3489
dc.source0252-9521
dc.source10.15517/rce.v33i1
dc.subjectSUPERVISED CLASSIFICATIONen-US
dc.subjectCROSS VALIDATIONen-US
dc.subjectERROR RATEen-US
dc.subjectCUSTOMERen-US
dc.subjectSTATISTICAL DECISIONen-US
dc.subjectMULTIVARIATE ANALYSISen-US
dc.subjectCLASIFICACIÓN SUPERVISADAes-ES
dc.subjectVALIDACIÓN CRUZADAes-ES
dc.subjectTASA DE ERRORes-ES
dc.subjectCLIENTEes-ES
dc.subjectDECISIÓN ESTADÍSTICAes-ES
dc.subjectANÁLISIS MULTIVARIABLEes-ES
dc.titleA methodology to find the best classifier in business decisionen-US
dc.titleUna metodología para encontrar el mejor clasificador en decisión empresariales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer Reviewed Articleen-US
dc.typeArtículo evaluado por pareses-ES


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