Minería de Datos Aplicada a la Estimación del Riesgo Cardiovascular
Palabras clave:
Árboles de Decisión, Tabla Framingham, Máquina de Soporte Vectorial, Naive Bayes, Red Neuronal.Resumen
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son causantes de la mayoría de las muertes en el mundo, aproximadamente 30%, por lo que es importante estimar el riesgo de desarrollar este tipo de padecimiento con fines de prevención y reducción del índice de mortalidad. El presente trabajo expone el resultado de una Red Neuronal para la Estimación de Riesgo Cardiovascular, tomando como entrada siete factores y como salida tres niveles: alto, intermedio y bajo. La evaluación de algoritmos permite identificar la mejor solución para estimar el riesgo cardiovascular; en primer término, mostraremos una red neuronal compuesta por seis entradas, ocho capas ocultas y una salida, que es comparada con la aplicación del algoritmo Naive Bayes, al igual que árboles de decisión y una máquina de soporte vectorial (SVM), mostrando la matriz de confusión de cada uno de los algoritmos implementados.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Creative Commons Atribución/Reconocimiento-NoComercial 4.0 Licencia Pública Internacional — CC BY-NC 4.0
Al ejercer los Derechos Licenciados (definidos a continuación), Usted acepta y acuerda estar obligado por los términos y condiciones de esta Licencia Internacional Pública de Atribución/Reconocimiento-NoComercial 4.0 de Creative Commons ("Licencia Pública"). En la medida en que esta Licencia Pública pueda ser interpretada como un contrato, a Usted se le otorgan los Derechos Licenciados en consideración a su aceptación de estos términos y condiciones, y el Licenciante le concede a Usted tales derechos en consideración a los beneficios que el Licenciante recibe por poner a disposición el Material Licenciado bajo estos términos y condiciones.
