Resumen

En la investigación, se presenta una metodología para mejorar las estrategias de análisis en situaciones donde la clasificación supervisada se convierte en la herramienta fundamental de decisión empresarial. La necesidad de catalogar a los nuevos clientes en uno de varios grupos, definidos de acuerdo a las características del sujeto, es analizada mediante el cálculo de la tasa de error. Con este propósito, se elaboraron programas en lenguaje R para calcular la tasa de error de cada uno de los nueve clasificadores, usando el método de validación cruzada 10 (Stone, 1974), en 50 permutaciones de los datos en estudio. Para cada conjunto de datos analizados se demostró, mediante ANOVA, que efectivamente existen diferencias significativas en el promedio de tasas de error de los clasificadores (p=0.00); por lo tanto, se concluye que el mejor clasificador es aquel con la mínima tasa de error.
Palabras clave: CLASIFICACIÓN SUPERVISADA, VALIDACIÓN CRUZADA, TASA DE ERROR, CLIENTE, DECISIÓN ESTADÍSTICA, ANÁLISIS MULTIVARIABLE