Aplicación Web Basado en Minería de Datos usando la Técnica de Naive Bayes para la Predicción de la obesidad en edad infantil en los Hospitales Públicos de Lima
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v14i2.23150Palabras clave:
Modelos Predictivos, Naive Bayes, Obesidad Infantil, Inteligencia Artificial, KDDResumen
La obesidad infantil es una enfermedad que actualmente causa mucha preocupación a nivel mundial y provoca distintas comorbilidades en los niños como lo son la diabetes y los trastornos respiratorios, además de ser un factor de riesgo para el COVID-19. Por estas razones es que existen varias investigaciones que buscan predecir esta enfermedad utilizando distintas técnicas de Minería de Datos como Árboles de Decisión, Regresión Logística, Sistemas Neuro – Difusos entre otros. El presente trabajo de investigación realiza la predicción de que un menor de 5 años padezca de obesidad en un futuro usando la técnica Naive Bayes; el conjunto de datos para implementar el modelo contó con 770 registros y 27 variables extraídas del aplicativo e-Qhali. Las pruebas fueron efectuadas sobre 317 registros obteniendo un modelo con 72% de precisión y 93% de sensibilidad, y al comparar la técnica Naive Bayes con otras técnicas de clasificación como Regresión Logística, Random Forest y SVM, esta alcanzó el mayor porcentaje de sensibilidad.
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Derechos de autor 2022 Nicole Emily Becerra Romero, Ana María Huayna Dueñas
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