Algoritmos de minería de datos para clasificación de obesidad escolar
Comparación de técnicas supervisadas
(Sprache: Spanisch)
El objetivo de este estudio fue comparar cuál de los algoritmos supervisados populares de minería de datos se aproxima más a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en niños y adolescentes. Para analizar los datos, se utilizó una base...
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El objetivo de este estudio fue comparar cuál de los algoritmos supervisados populares de minería de datos se aproxima más a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en niños y adolescentes. Para analizar los datos, se utilizó una base de datos de escolares de la región de Itaupú-Paraná (Brasil), cuyas edades oscilan entre 6-17 años. El programa utiliza diferentes herramientas para la minería de datos como Weka y Rapid Miner. Los resultados muestran la mejor técnica supervisada para clasificar la obesidad de los escolares y pueda contribuir a predecir el riesgo de exceso de peso en niños y adolescentes.
Bibliographische Angaben
- Autor: José Sulla Torres
- 2018, 60 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Spanisch
- Verlag: Editorial Académica Española
- ISBN-10: 6202109777
- ISBN-13: 9786202109772
Sprache:
Spanisch
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