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dc.contributor.advisorQuiñones Nieto, Yamil Alexander
dc.contributor.authorBarriga Moreno, Elisbeth
dc.contributor.authorMuñoz Avalos, Flavio Stephano
dc.date.accessioned2024-10-28T17:03:08Z
dc.date.available2024-10-28T17:03:08Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/152315
dc.description.abstractEl 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectSistema de pronósticoes_PE
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectRegresión lineales_PE
dc.titleSistema de pronóstico usando machine learning para detección de la depresión en personas adultas del Condominio Ciudad Verdees_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni42863390
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4474-0556es_PE
renati.author.dni46168342
renati.author.dni75162098
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorQuinteros Navarro, Dino Michael
renati.jurorMendoza Apaza, Fernando
renati.jurorQuiñones Nieto, Yamil Alexander
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligDesarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social.es_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsTrabajo decente y crecimiento económicoes_PE
dc.description.modalityPRESENCIALes_PE


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