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Sistema de pronóstico usando machine learning para detección de la depresión en personas adultas del Condominio Ciudad Verde
dc.contributor.advisor | Quiñones Nieto, Yamil Alexander | |
dc.contributor.author | Barriga Moreno, Elisbeth | |
dc.contributor.author | Muñoz Avalos, Flavio Stephano | |
dc.date.accessioned | 2024-10-28T17:03:08Z | |
dc.date.available | 2024-10-28T17:03:08Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/152315 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo de investigación tiene como propósito el desarrollo de un sistema de pronóstico utilizando técnicas de Machine Learning para la detección de la depresión en personas adultas del Condominio Ciudad Verde. La problemática planteada surge de la baja atención a problemas de salud mental y los incidentes relacionados en la zona. Por ello, se propone la creación de un sistema de pronóstico basado en Machine Learning, que puede ser de gran ayuda para abordar estos problemas proporcionando diagnósticos no clínicos, pero altamente relevantes para el seguimiento oportuno de las personas involucradas. Utilizando la técnica de árboles de decisión de Machine Learning sobre otras técnicas, se obtuvo una precisión del 97%. Esto permitió determinar que la implementación del sistema de pronóstico para la detección de la depresión ha proporcionado predicciones con una alta tasa de precisión, demostrando ser una herramienta eficaz y confiable. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Sistema de pronóstico | es_PE |
dc.subject | Machine learning | es_PE |
dc.subject | Regresión lineal | es_PE |
dc.title | Sistema de pronóstico usando machine learning para detección de la depresión en personas adultas del Condominio Ciudad Verde | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistemas de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 42863390 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4474-0556 | es_PE |
renati.author.dni | 46168342 | |
renati.author.dni | 75162098 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Quinteros Navarro, Dino Michael | |
renati.juror | Mendoza Apaza, Fernando | |
renati.juror | Quiñones Nieto, Yamil Alexander | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
dc.description.modality | PRESENCIAL | es_PE |
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