Clasificación de la Prioridad de Atención a Reclamos Presentados por Clientes Utilizando Machine Learning
En esta investigación se evalúa el desempeño del árbol de decisión, los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. En el dataset se tiene un registro de 706 reclamos de los usu...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2019
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| description | En esta investigación se evalúa el desempeño del árbol de decisión, los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. En el dataset se tiene un registro de 706 reclamos de los usuarios que usan los servicios de telecomunicaciones, estos reclamos al no ser solucionados generan pérdidas de clientes, la automatización de clasificación e identificación de los reclamos reduce carga a los trabajadores. Se busca determinar la pertinencia del árbol de decisión, es decir, si puede ser una herramienta de apoyo para la predicción de la prioridad del reclamo. |
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| spelling | Clasificación de la Prioridad de Atención a Reclamos Presentados por Clientes Utilizando Machine Learning Aliaga Ancco, Joselin Jimena Chahuara Flores, Lesly Sanchez Garces, Jorge Alejandro Árboles de Decisión Algoritmos Clasificación Reclamos Telecomunicaciones Machine Learning En esta investigación se evalúa el desempeño del árbol de decisión, los árboles de decisión son un modelo de clasificación utilizado en la inteligencia artificial, cuya principal característica es su aporte visual a la toma de decisiones. En el dataset se tiene un registro de 706 reclamos de los usuarios que usan los servicios de telecomunicaciones, estos reclamos al no ser solucionados generan pérdidas de clientes, la automatización de clasificación e identificación de los reclamos reduce carga a los trabajadores. Se busca determinar la pertinencia del árbol de decisión, es decir, si puede ser una herramienta de apoyo para la predicción de la prioridad del reclamo. Trabajo de investigación 2019-12-02 2019-12-27T16:09:35Z 2019-12-27T16:09:35Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/2816 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE Universidad Peruana Unión Repositorio Institucional - UPEU oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/2816 2026-11-10T17:45:09Z |
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