Análisis comparativo del uso de algoritmos de Machine Learning en el contexto enfermedades renales /
La predicción temprana de una enfermedad podría tener un papel importante en el apoyo a los profesionales de la salud, ya que se estima que el 11 por ciento de las muertes en el hospital siguen una falla en reconocer y tratar rápidamente a los pacientes deteriorados. La enfermedad renal es un probl...
| Formato: | Tesis Libro |
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| Lenguaje: | Spanish |
| Publicado: |
Chiriquí, Panamá :
Centro Regional de Chiriquí,
2020
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| Sumario: | La predicción temprana de una enfermedad podría tener un papel importante en el apoyo a los profesionales de la salud, ya que se estima que el 11 por ciento de las muertes en el hospital siguen una falla en reconocer y tratar rápidamente a los pacientes deteriorados. La enfermedad renal es un problema de salud pública a nivel mundial, el número de pacientes se incrementa, se hace necesario recurrir a procedimientos de diálisis, hemodiálisis o en su defecto el trasplante renal y por lo tanto se intensifica el costo de atención. Este trabajo pretende implementar diferentes algoritmos de Machine Learning en dos lenguajes de programación (R y Python) con el propósito de demostrar cuál de estos se adecua de mejor manera al conjunto de datos extraídos de las fuentes UCI Machine Learning y Kaggle |
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| Descripción Física: | xv, 158 hojas : figuras, tablas, gráficas ; 28 cm |