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Los resultados aquí presentados se obtuvieron bajo las siguientes condiciones:

    • Datos de entrenamiento: 50,000
    • Datos de prueba: 10,000
    • Lenguaje de programación: Python
    • Sistema operativo: Windows 10
    • Memoria RAM: 32 GB
    • Procesador: Intel Core i7-7700HQ CPU @ 2.80 GHz. 4 núcleos físicos y 8 núcleos lógicos.

Todos y cada uno de los resultados aquí presentados han sido discutidos en publicaciones en este blog. Los scripts estarán disponibles en nuestro repositorio de Github.

wdt_ID Algorithm Library Hyperparameters Accuracy Training time Testing time Github script
1 Random Forest Sklearn n_estimators=200 97.02 77,59 193,28
2
3 Random Forest Sklearn default 96.82 38,33 106,40
4 Support Vector Machine Sklearn default 97.84 149,73 101,14
5 Support Vector Machine Sklearn kernel="linear" 93.87 171,35 52,69
6 Support Vector Machine Sklearn kernel="poly" 97.53% 182,62 53,19
7 Support Vector Machine Sklearn kernel="sigmoid" 78.16 262,42 94,53
8 Support Vector Machine Sklearn kernel="poly", degree=2 97.59% 149,37 53,10