Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python

Descripción del Articulo

This article presents a description of the decision trees for determining whether a room is occupied or not. In this research it is empirically demonstrated that it is possible to determine whether a room is occupied or not, using the variables temperature, humidity, luminosity, CO2 level and the hu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Atamari Aguilar, Joel, Flores Conde, Cristian, Mamani Mamani, Jhon, Rondon Polanco, Sergio
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad La Salle
Repositorio:Revistas - Universidad La Salle
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/53
Enlace del recurso:https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53
https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a53
https://purl.org/42411/s8/a53
https://n2t.net/ark:/42411/s8/a53
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Artificial Intelligence
Decision trees
CO2
Python
Árboles de decisión
Inteligencia Artificial
id REVUSALLE_1da0b63e50c8753d75e08eceb1d3cba9
oai_identifier_str oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/53
network_acronym_str REVUSALLE
network_name_str Revistas - Universidad La Salle
repository_id_str
spelling Use of decision trees to detect if a room is occupied using PythonUso de árboles de decisión para detectar si una habitación está ocupada usando PythonAtamari Aguilar, JoelFlores Conde, CristianMamani Mamani, JhonRondon Polanco, SergioArtificial IntelligenceDecision treesCO2PythonÁrboles de decisiónCO2Inteligencia ArtificialPythonThis article presents a description of the decision trees for determining whether a room is occupied or not. In this research it is empirically demonstrated that it is possible to determine whether a room is occupied or not, using the variables temperature, humidity, luminosity, CO2 level and the humidity ratio, by using decision trees with the SKLEARN libraries in the language Python.En este artículo se presenta una descripción de los árboles de decisión para determinar si una habitación está ocupada o no. En esta investigación se demuestra empíricamente que es posible determinar si una habitación está ocupada o no, usando las variables temperatura, humedad, luminosidad, nivel de CO2 y el radio de humedad, mediante la utilización de árboles de decisión con las librerías SKLEARN en el lenguaje Python.Universidad La Salle2022-03-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal papertextArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a53https://purl.org/42411/s8/a53https://n2t.net/ark:/42411/s8/a53Innovation and Software; Vol 3 No 1 (2022): March - August; 58-66Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 1 (2022): Marzo - Agosto; 58-662708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s8https://purl.org/42411/s8https://n2t.net/ark:/42411/s8reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53/58https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53/6120222022Derechos de autor 2022 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/532023-05-24T20:31:30Z
dc.title.none.fl_str_mv Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
Uso de árboles de decisión para detectar si una habitación está ocupada usando Python
title Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
spellingShingle Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
Atamari Aguilar, Joel
Artificial Intelligence
Decision trees
CO2
Python
Árboles de decisión
CO2
Inteligencia Artificial
Python
title_short Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
title_full Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
title_fullStr Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
title_full_unstemmed Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
title_sort Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
dc.creator.none.fl_str_mv Atamari Aguilar, Joel
Flores Conde, Cristian
Mamani Mamani, Jhon
Rondon Polanco, Sergio
author Atamari Aguilar, Joel
author_facet Atamari Aguilar, Joel
Flores Conde, Cristian
Mamani Mamani, Jhon
Rondon Polanco, Sergio
author_role author
author2 Flores Conde, Cristian
Mamani Mamani, Jhon
Rondon Polanco, Sergio
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Artificial Intelligence
Decision trees
CO2
Python
Árboles de decisión
CO2
Inteligencia Artificial
Python
topic Artificial Intelligence
Decision trees
CO2
Python
Árboles de decisión
CO2
Inteligencia Artificial
Python
description This article presents a description of the decision trees for determining whether a room is occupied or not. In this research it is empirically demonstrated that it is possible to determine whether a room is occupied or not, using the variables temperature, humidity, luminosity, CO2 level and the humidity ratio, by using decision trees with the SKLEARN libraries in the language Python.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-03-30
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Journal paper
text
Artículos originales
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53
https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a53
https://purl.org/42411/s8/a53
https://n2t.net/ark:/42411/s8/a53
url https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53
https://doi.org/10.48168/innosoft.s8.a53
https://purl.org/42411/s8/a53
https://n2t.net/ark:/42411/s8/a53
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53/58
https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/53/61
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2022 Innovación y Software
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2022 Innovación y Software
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
text/html
dc.coverage.none.fl_str_mv 2022
2022
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad La Salle
publisher.none.fl_str_mv Universidad La Salle
dc.source.none.fl_str_mv Innovation and Software; Vol 3 No 1 (2022): March - August; 58-66
Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 1 (2022): Marzo - Agosto; 58-66
2708-0935
2708-0927
https://doi.org/10.48168/innosoft.s8
https://purl.org/42411/s8
https://n2t.net/ark:/42411/s8
reponame:Revistas - Universidad La Salle
instname:Universidad La Salle
instacron:USALLE
instname_str Universidad La Salle
instacron_str USALLE
institution USALLE
reponame_str Revistas - Universidad La Salle
collection Revistas - Universidad La Salle
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1842089923681714176
score 12.851315
Use of decision trees to detect if a room is occupied using Python
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares