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http://hdl.handle.net/10609/145789
Título : | Identificación de las crisis en el sistema Zújar de la subdirección de análisis de información e investigación del fraude de la AEAT |
Autoría: | Torre Madrid, Rubén de la |
Tutor: | Andrés Sanz, Humberto |
Resumen : | Proyecto de aprendizaje computacional (o machine learning) destinado a identificar las crisis en el sistema Zújar del departamento de TAIIF de la AEAT a partir de los registros de actividad generados por las aplicaciones que consumen su información. En el proyecto se valora el uso de los principales modelos de clasificación, con la intención de seleccionar aquel, o aquellos, modelos que obtengan las mejores métricas la clasificar registros como momentos de crisis o como momentos no de crisis. Durante el proyecto se valora principalmente la métrica F1, pues esta pondera a su vez las métricas precisión (precision) y exhaustividad (recall) que son las más interesantes para el problema de identificar la mayor cantidad de crisis. La precisión mide el porcentaje de positivos identificados y la exhaustividad el porcentaje de positivos reales entre los registros clasificados como tal. Asimismo, se hace uso de diversas técnicas con el objetivo de mejorar los pobres resultados obtenidos durante las primeras etapas de la fases modelado. Con estas técnicas se pretende paliar una serie de problemas identificados, principalmente la falta de balanceo entre los casos positivos y negativos. Como resultado del proyecto, además de esta memoria, se entrega una librería desarrollada en Python (debidamente documentada) preparada para poder evaluar los distintos modelos utilizados (utilidades desarrolladas), así como una guía de uso necesaria para poder utilizar adecuadamente dicha librería. |
Palabras clave : | modelos de clasificación árboles de decisión business intelligence aprendizaje automático models de classificació |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Fecha de publicación : | 10-jun-2022 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ ![]() |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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rde_la_torremTFG0622memoria.pdf | Memoria del TFG | 1,83 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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