Análisis de efectividad al implementar la técnica de árboles de decisión del enfoque de aprendizaje de máquina para la determinación de avalúos masivos para las UPZ 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés Navas (2015)
El presente proyecto tiene como fin emplear el método de árboles de decisión, del enfoque de aprendizaje de máquina, dentro del proceso que constituyen los avalúos masivos y analizar su efectividad respeto al método tradicional de regresión lineal, para realizar dicha comparación, se realiza una clasificación de conjuntos de datos de zonas de la ciudad de Bogotá D.C., correspondientes a las UPZ (Unidades de Planeamiento Zonal) 79 Calandaima, 65 Arborizadora y 73 Garcés Navas, haciendo uso de los métodos de clasificación ID3, J48 y M5P, luego de lo cual se evalúan, por medio de los test Cross Validation y Percentage Split, obteniendo como resultado que la herramienta de árboles de decisión es útil y efectiva en el proceso de la realización de avalúos masivos, presenta resultados más cercanos a los valores observado y permite entender claramente cada regla generada.