Uso de árboles de decisión para detectar si una habitación está ocupada usando Python
Título del documento: Uso de árboles de decisión para detectar si una habitación está ocupada usando Python
Revista: Innovación y software
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000449148
ISSN: 2708-0935
Autors: 1
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Institucions: 1Universidad Nacional de San Agustín, Arequipa. Perú
Any:
Període: Mar-Ago
Volum: 3
Número: 1
Paginació: 58-66
País: Perú
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español En este artículo se presenta una descripción de los árboles de decisión para determinar si una habitación está ocupada o no. En esta investigación se demuestra empíricamente que es posible determinar si una habitación está ocupada o no, usando las variables temperatura, humedad, luminosidad, nivel de CO2 y el radio de humedad, mediante la utilización de árboles de decisión con las librerías SKLEARN en el lenguaje Python
Resumen en inglés This article presents a description of the decision trees for determining whether a room is occupied or not. In this research it is empirically demonstrated that it is possible to determine whether a room is occupied or not, using the variables temperature, humidity, luminosity, CO2 level and the humidity ratio, by using decision trees with the SKLEARN libraries in the language Python
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Programación,
Inteligencia artificial,
Procesamiento de datos,
Arboles de decisión,
CO2,
Etiquetas,
Python,
Scikit-Learn,
Habitación
Keyword: Programming,
Artificial intelligence,
Data processing,
Decision trees,
CO2,
Labels,
Python,
Scikit-Learn,
Room
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