Enfoque de aprendizaje automático en predicciones de enfermedades cardíacas
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El aprendizaje automático se utiliza en muchos sectores de todo el mundo. El sector sanitario no queda excluido. El aprendizaje automático puede desempeñar un papel esencial en la predicción de la presencia o ausencia de trastornos locomotores, enfermedades cardíacas y otras. Esta información, si se predice con suficiente antelación, puede proporcionar importantes intuiciones a los médicos, que pueden adaptar su diagnóstico y tratamiento en función del paciente. Trabajamos en la predicción de posibles enfermedades cardíacas en personas utilizando algoritmos de aprendizaje automáti...
El aprendizaje automático se utiliza en muchos sectores de todo el mundo. El sector sanitario no queda excluido. El aprendizaje automático puede desempeñar un papel esencial en la predicción de la presencia o ausencia de trastornos locomotores, enfermedades cardíacas y otras. Esta información, si se predice con suficiente antelación, puede proporcionar importantes intuiciones a los médicos, que pueden adaptar su diagnóstico y tratamiento en función del paciente. Trabajamos en la predicción de posibles enfermedades cardíacas en personas utilizando algoritmos de aprendizaje automático. En este proyecto realizamos el análisis comparativo de clasificadores como el árbol de decisión, NaïveBayes, Regresión Logística, SVM y Random Forest y proponemos un clasificador conjunto que realiza la clasificación híbrida tomando clasificadores fuertes y débiles, ya que puede tener un número múltiple de muestras para el entrenamiento y la validación de los datos, por lo que realizamos el análisis del clasificador existente y el clasificador propuesto como Ada-boost y XG-boost que pueden dar la mejor precisión y análisis predictivo.
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