Uso del modelo Random Forest
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En este libro, desarrollamos un nuevo método conjunto de reconocimiento de patrones que combina un análisis basado en patrones de red con un análisis basado en secuencias de actividad. Aprovechamos las ventajas de ambos métodos para crear grupos de patrones que tengan una homogeneidad de patrones distinta dentro de ellos y una heterogeneidad entre patrones. La primera parte del análisis aplica aquí un enfoque más tradicional para identificar patrones de red únicos, con 16 de ellos que capturan el 83,05% de los datos de la jornada laboral de la NHTS de 2017. El análisis multivariante d...
En este libro, desarrollamos un nuevo método conjunto de reconocimiento de patrones que combina un análisis basado en patrones de red con un análisis basado en secuencias de actividad. Aprovechamos las ventajas de ambos métodos para crear grupos de patrones que tengan una homogeneidad de patrones distinta dentro de ellos y una heterogeneidad entre patrones. La primera parte del análisis aplica aquí un enfoque más tradicional para identificar patrones de red únicos, con 16 de ellos que capturan el 83,05% de los datos de la jornada laboral de la NHTS de 2017. El análisis multivariante de los datos del patrón agrupado muestra una preferencia de patrón diferente para los estudiantes, los trabajadores a tiempo parcial, los jubilados, los teletrabajadores, los conductores, las mujeres y los adultos jóvenes. En la segunda parte del análisis, los motivos se agrupan en categorías según el número de lugares que una persona visita en un día y se explora su correlación con el uso del tiempo y los desplazamientos. El uso del tiempo y los desplazamientos se analizan a partir de la identificación de un modelo de asignación de tiempo minuto a minuto.
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