IDEA PROYECTO FINAL
Enviado por Diego Sosa • 26 de Febrero de 2017 • Apuntes • 693 Palabras (3 Páginas) • 236 Visitas
IDEA PROYECTO FINAL
Problema
En la actualidad inversionistas Colombianos se han visto involucrados en pérdidas de dinero al invertirlo en negocios o proyectos que no tienen un éxito asegurado. Se arriesgan a gastar sus recursos y esperar el resultado, pudiendo invertirlo en acciones más recomendables.
Idea
Aplicación que recomiende al usuario en qué sería bueno invertir su dinero con base en el comportamiento de las acciones durante el día en Colombia.
RQ Funcionales
- Clasificar las diferentes opciones de acciones
- Recomendar la mejor opción para comprar
Prototipos
[pic 1]
Modelo de datos
Labels
https://www.bvc.com.co/pps/tibco/portalbvc
La información se obtendrá del enlace anterior, en esta plataforma se encuentra la bolsa de valores de Colombia, con información actualizada, se encuentra información como:
- Asambleas accionistas
- Mercados en línea
- Acciones BVC
- Reconocimiento IR
- Conozca cómo invertir
- Empresas en crecimiento
Esta información se encuentra de una forma no estructurada y se tendrá que ordenar y clasificar.
Algoritmo
Algoritmo de Regresión:
Ordinal Regression:
Se utilizará este algoritmo ya que va a ser de tipo aprendizaje supervisado, se van a extraer los datos de una página y se van a estructurar para guardarlos y manipularlos.
http://simd.albacete.org/actascaepia15/papers/00529.pdf
Los problemas de clasificación ordinal son un tipo de problema de aprendizaje supervisado que se encuentra situado entre la clasificaci´on nominal y la regresi´on. De la primera se diferencia en que existe un orden preestablecido entre las clases, mientras que de la segunda se distingue en que el conjunto de etiquetas es finito y las diferencias entre los valores de las etiquetas no están definidas. Por ello se hace necesario utilizar t´ecnicas que nos permitan llevar a cabo el aprendizaje explotando el conocimiento existente sobre la distribuci´on de patrones en el espacio de entrada. La clasificación ordinal tiene aplicación en multitud de ´areas como la evaluaci´on de la enseñanza o predicción de la velocidad del viento entre otras. Se han utilizado distintos métodos para abordar la clasificación ordinal. En se plantea una metodología basada en árboles de decisi´on binarios, transformando un problema ordinal con k clases en k-1 problemas de clasificación binaria. En se muestra una adaptación de las m´aquinas de soporte vectorial para abordar este problema, y en se hace uso del an´alisis discriminante.
Algoritmo de Clasificación:
Two-class logistic regression:
Se utilizará este algoritmo ya que es supervisado y presenta las dos etiquetas en donde las dos opciones son, se recomienda o no se recomienda.
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905994.aspx
La regresión logística es un método bien conocido en las estadísticas que se utiliza para predecir la probabilidad de un resultado, y es especialmente popular para las tareas de clasificación. El algoritmo predice la probabilidad de ocurrencia de un evento mediante el ajuste de los datos a una función logística. Para detalles sobre esta aplicación, consulte el Notas Técnicas sección.
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