Comparativa de diferentes técnicas de Minería de Datos para la predicción del uso de la bicicleta de acuerdo con las condiciones climáticas y estacionales en Washington

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.2992/rict.v2i3.44

Palabras clave:

predicción, árboles de decisión, redes neuronales,, regresión lineal, machine learning

Resumen

En este articulo se trabajó con la predicción del alquiler de bicicletas por día, focalizada en las condiciones ambientales y estacionales, se llevó a cabo un análisis comparativo entre dos técnicas de minería de datos: árboles de regresión y regresión tradicional. El conjunto de datos, se tomaron del sistema Capital Bikeshare en Washington D.C. durante los años 2011 y 2012, proporcionó un registro histórico detallado, de los días y estaciones del año, enriquecido con información meteorológica y número de usuarios registrados. La elección de comparar árboles de regresión con regresión clásica se basó en la necesidad de evaluar cuál de estas técnicas se adecuaba mejor a la complejidad del conjunto de datos y a la naturaleza no lineal de las relaciones entre las variables tanto dependientes como independientes.

Biografía del autor/a

Francisco Jacob Avila Camacho, Tecnológico Nacional de México / TES Ecatepec

Francisco Jacob Ávila-Camacho. Nació en Puebla, México el 5 de Febrero de 1967, es Ingeniero en electrónica y sistemas digitales egresado de la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco, tiene el grado de maestría en ingeniería en sistemas computacionales por parte del Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec, cuenta con una maestría en ciencias en administración de negocios de la Escuela Superior de Comercio y Administración del IPN y el doctorado en sistemas computacionales por la Universidad Da Vinci, actualmente se desempeña como profesor investigador en el Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec, ha impartido ponencias en congresos nacionales e internacionales y publicado en revistas académicas y memorias de congresos, actualmente es responsable y líder de varios proyectos de investigación y desarrollo tecnológico con y sin financiamiento, Coordinador del Centro de Cooperación Academia Industria del TESE. Sus principales líneas de investigación se centran en inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, minería de datos y sistemas embebidos, modelos y algoritmos de navegación autónoma, visión por computadora, entre otras.

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Publicado

09-04-2024

Cómo citar

Velazquez, A. R., & Avila Camacho, F. J. (2024). Comparativa de diferentes técnicas de Minería de Datos para la predicción del uso de la bicicleta de acuerdo con las condiciones climáticas y estacionales en Washington. RICT Revista De Investigación Científica, Tecnológica E Innovación, 2(3), 19–25. https://doi.org/10.2992/rict.v2i3.44

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