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.
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