Análisis de datos utilizando el modelo CRISP-DM, caso de estudio factores que afectan la salud pediátrica

dc.contributor.authorChamorro Villota, Leonardo David
dc.date.accessioned24/01/2024 14:27
dc.date.available24/01/2024 14:27
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEste estudio se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para el diagnóstico de enfermedades neuropsicológicas en pacientes pediátricos en Ecuador. Se adoptó el modelo de Minería de Datos CRISP-DM para guiar el análisis. Se utilizó un conjunto de datos recopilados de diversas clínicas de Ecuador que abarcaba una amplia gama de características, como la edad, el sexo, la nacionalidad, el lugar de nacimiento, el historial médico, entre otros, junto con la inclusión de nuevos parámetros relevantes al estudio.Se exploraron diversos modelos de aprendizaje automático, incluyendo la Regresión con Vectores de Soporte (SVR), los Árboles de Decisión, los Bosques Aleatorios y los kVecinos más Cercanos (k-NN), cada uno de los cuales se configuró y optimizó con hiperparámetros para mejorar su rendimiento.El desempeño de cada modelo se evaluó y comparó en función de la precisión y el ajuste a los objetivos del negocio. Se implementó un tablero de mando interactivo utilizando el lenguaje de programación R para visualizar y comunicar los resultados del modelo, proporcionando una herramienta útil para los interesados.Este estudio concluye que el aprendizaje automático puede desempeñar un papel significativo en la mejora del diagnóstico y la comprensión de las enfermedades neuropsicológicas pediátricas.
dc.id.author1723043723
dc.identifier.other12964
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/41096
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectMinería de datos
dc.subjectR (Lenguaje de programación de computadoras)
dc.subjectAlgoritmos
dc.subjectAnálisis numérico - Procesamiento de datos
dc.subjectPediatría
dc.titleAnálisis de datos utilizando el modelo CRISP-DM, caso de estudio factores que afectan la salud pediátrica
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