Aplicación de técnicas de machine learning para predecir la desnutrición infantil en Ecuador

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dc.contributor.advisorMontero Bermúdez, Eduardo José
dc.contributor.authorPuente Tiscama, Cleber Damián
dc.date.accessioned2026-02-23T20:43:41Z
dc.date.available2026-02-23T20:43:41Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl presente trabajo de titulación establece un modelo optimizado de machine learning que permite predecir la desnutrición crónica infantil con un nivel de accuracy lo suficientemente alto como para tomar decisiones. Se utiliza la base de datos de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (ENSANUT). El proyecto realizado tiene como objetivo principal implementar un modelo de aprendizaje supervisado que permita predecir la desnutrición crónica infantil en el Ecuador, este modelo tendrá muy buenas métricas de performance e.g.roc auc superior a 0.8, acurracy por encima del 80%. Como resultado se obtendrá un modelo computacional de clasificación binaria de machine learning en lenguaje de programación Python con un nivel alto de accuracy que permita caracterizar y clasificar a los niños con desnutrición crónica infantil. Se recomienda proveer una estrategia de implementación y uso del modelo, así como un análisis del grado de influencia de las variables.
dc.id.advisor1715237051
dc.id.author1721997920
dc.identifier.other15565
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/48210
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectNutrición - Desnutrición infantil
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectCiencia de datos - Modelos predictivos
dc.subjectPediatría - Crecimiento del niño
dc.subjectVigilancia nutricional
dc.subjectSalud pública - Ecuador
dc.titleAplicación de técnicas de machine learning para predecir la desnutrición infantil en Ecuador
dc.typemasterThesis
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Trabajo de Titulación - Maestría / Puente Tiscama Cleber Damián
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Tesis - Maestría en Sistemas de Información mención en Data Science