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Tabla 1: Comparativa de la capacidad predictiva para variables categóricas entre los algoritmos de árbol de decisión, bosque aleatorio y KNN. |
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Algoritmo |
Exactitud |
Precisión |
Sensibilidad |
F1 |
ROC/AUC |
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Árbol de decisión |
0.61 |
0.41 |
0.61 |
0.48 |
0.77 |
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Bosque aleatorio |
0.61 |
• 0.57 |
0.61 |
• 0.55 |
0.77 |
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KNN |
• 0.62 |
0.39 |
• 0.62 |
0.48 |
• 0.78 |
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AUC = área bajo la curva (Area Under the Curve). KNN = K-Nearest Neighbors. ROC = característica operativa del receptor (Receiver Operating Characteristic). Los mejores resultados se muestran con un (•). |
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