Fusión de algoritmos bayesianos y árboles de clasificación como propuesta para la clasificación supervisada de fallos de equipos en un laboratorio de cómputos

Abstract

Los algoritmos basados en redes bayesianas y árboles de decisión representan métodos que han resultado eficientes para la resolución de problemas de clasificación. Este trabajo pretende combinar estos algoritmos con el objetivo de obtener un modelo híbrido que permita aprovechar y combinar las ventajas de ambos. Con esta estrategia se pretende aumentar la precisión en los resultados de la clasificación supervisada. Este trabajo pretende detallar cual es el grado de precisión en la exactitud, cuando los algoritmos bayesianos son combinados con los árboles de decisión utilizando como recurso los métodos de fusión o ensamble Grading y Vote. Los modelos híbridos resultantes serán aplicados para la clasificación de eventos de fallos en equipos pertenecientes a un laboratorio de cómputos, con el propósito de aumentar su disponibilidad y mantenibilidad.