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

Autores/as

  • Nicole Emily Becerra Romero Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú
  • Ana María Huayna Dueñas Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.15381/risi.v14i2.23150

Palabras clave:

Modelos Predictivos, Naive Bayes, Obesidad Infantil, Inteligencia Artificial, KDD

Resumen

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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Publicado

2022-02-28

Cómo citar

Becerra Romero, N. E., & Huayna Dueñas, A. M. (2022). 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. Revista De investigación De Sistemas E Informática, 14(2), 89–98. https://doi.org/10.15381/risi.v14i2.23150

Número

Sección

Artículos de Investigaciones Originales