Optimizacion Algoritmica Para Modelos de Clasificacion En Data Mining : Análisis Diseño y Construcción de un Clasificador Bayesiano integrando cobertura y precisión

Este es un trabajo desarrollado por el Msc. Ricardo Felizzola Padilla bajo la Dirección del Dr. Wilson Nieto Bernal el cual describe un proceso de optimización algorítmica en el área de Data Mining. Los algoritmos de clasificación son una herramienta muy importante en el Data mining por tanto es necesario mejorar los algoritmos y diseñarlos para atacar casos de usos específicos en este caso cáncer de mamas. En esta investigación se escoge el clasificador bayesiano de Naive Bayes para la realización de un estudio detallado y posteriormente lograr una mejora utilizando la cobertura y la precisión. Lo más importante de esta investigación es la utilización de componentes que probablemente existen en otros algoritmos, y acoplar estos componentes en otros para lograr mejoras importantes ya que en el área de Data mining el campo de estudio es muy amplio y está en constante desarrollo.