Modelo de clasificación basado en minería de datos para la identificación de factores que influyen en las infecciones respiratorias agudas graves de pacientes
Date
2021Metadata
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La presente tesis permitió, determinar el mejor algoritmo de acuerdo a las
técnicas que ofrece la minería de datos para predecir el diagnóstico, a partir de
la población de pacientes en un periodo determinado y que hayan sido
diagnosticados con algún tipo de infección respiratoria en el Policlinico Cruz
Verde. El diseño de la investigación fue“pre-experimental, “la técnica de
recolección de datos” fue la observación de las historias clínicas y el instrumento
fue la ficha de registro de los datos físicos, los cuales fueron validados por los
médicos a cargo del diagnóstico del paciente. La metodología que se empleó para
la construcción del modelo de clasificación, fue CRISP-DM y para el análisis de
los datos, se usó la herramienta Anaconda, Editor de códigos SPYDER con
lenguaje de programación Python.
Finalmente, realizando una evaluación de los algoritmos empleados, el árbol de
decisión tipo CART y clustering tipo K-MEANS, permitiendo una clasificación
correcta de datos con una asertividad de 0.97 y 0.6, en el que permitió llegar a la
conclusión que el mejor algoritmo es el árbol de decisión, ya que permite clasificar
los datos en falso o verdadero para saber que sentencias se cumplen y de cuanto
es su entropía.
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- Lima Norte [1409]