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Diagrama o Grafo de Red de Reglas de Asociación para predicción de demanda
Este gráfico es un **grafo de red** que visualiza las reglas de asociación. Es la forma más intuitiva de ver cómo se conectan las condiciones y los resultados. * Los **rectángulos** son los **ítems** (ej. `Temperatura=Baja`). * Los **círculos** representan las **reglas**. * Las **flechas** indican la dirección: una flecha de un ítem a una regla significa que es una condición (LHS). Una flecha de una regla a un ítem significa que es el resultado (RHS). El tamaño y el color de los círculos representan el **soporte** y el **lift**, respectivamente. --- ### **Análisis de los Grupos (Clusters)** La conclusión más importante de este gráfico es que las reglas están divididas en **dos grupos o "clusters" completamente separados**. Esto confirma visualmente lo que vimos en los gráficos anteriores. 1. **Cluster Superior (Pálido)** * **Interpretación**: Este grupo corresponde a las reglas que tienen un **lift bajo** (indicado por el color pálido/blanco de los círculos). * **Patrón**: Representa las reglas que son más frecuentes (soporte más alto) pero cuya asociación es más débil. Basado en los gráficos anteriores, este es el grupo de reglas que predicen `Demanda=Alta`. 2. **Cluster Inferior (Rojo)** * **Interpretación**: Este grupo representa las reglas con un **lift muy alto** (indicado por el color rojo intenso). * **Patrón**: Son las reglas de asociación más fuertes y confiables. Como vimos antes, este es el grupo de reglas que predicen `Demanda=Baja`, las cuales son menos frecuentes pero muy predictivas. --- ### **Conclusión General ✨** Este grafo es la culminación del análisis y cuenta una historia muy clara: tu conjunto de datos contiene **dos familias de patrones totalmente independientes**: * Una familia de reglas para predecir la **demanda alta**, que son comunes pero no tan fuertes. * Otra familia de reglas para predecir la **demanda baja**, que son raras pero extremadamente fiables. La separación visual en dos "islas" de reglas es la forma más clara de entender que no hay un único tipo de patrón en tus datos, sino dos comportamientos distintos y bien definidos.
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