www.maysaconsultores.com.ar

Teoría de Decisiones en Data Mining

 

Duracion: Descripción: Aprenda cómo: Quiénes debieran asistir Prerrequisitos Contenido
  1. Elementos de teoría estadística de las decisiones
    1. Elementos básicos.
    2. Funciones de pérdida, riesgo, utilidad, etc.
    3. Reglas y principios de decisión.
    4. Análisis frecuencialista y bayesiano.
  2. Limitaciones prácticas de una modelización que no utilice apropiadamente la teoría
    de decisiones:
    1. Comparación de modelos usando diversas métricas vinculadas a las decisiones.
  3. Relaciones entre modelos y decisiones:
    1. Utilización de probabilidades previas e impacto sobre los modelos básicos.
    2. Tipos de matrices de decisiones, sus características y efectos sobre los modelos
      básicos.
    3. Métricas vinculadas a las decisiones y su relación con la selección y evaluación
      de modelos.
    4. Umbrales de decisión y gráficos de ganancias.
  4. Herramientas de teoría de decisiones:
    1. Implementación de elementos de teoría de decisiones.
    2. Target Profiler, componentes y su utilización.
    3. Procedimiento Decide.
    4. Nodos Decisión, Model Comparison y Cut-off.
  5. Ejemplos y aplicaciones prácticas