Prediction of the level of obesity in people using the decision tree model
Descripción del Articulo
Obesity is a public health problem that affects the world population, that is why the present work is oriented to present a computer solution for the estimation and prediction of obesity levels, making it possible for a person to know their current physical condition for this we used a dataset of pe...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad La Salle |
| Repositorio: | Revistas - Universidad La Salle |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/71 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/71 https://doi.org/10.48168/innosoft.s9.a71 https://purl.org/42411/s9/a71 https://n2t.net/ark:/42411/s9/a71 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Obesity decision tree level of obesity Obesidad árbol de decisión nivel de obesidad |
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Prediction of the level of obesity in people using the decision tree modelPredicción del nivel de obesidad en personas usando el modelo de árbol de decisiónDelgado Huacallo, Renato EduardoIlachoque Hanccoccallo, ChristianLuque Sanabria, FelmanPaniura Huamani, Jose MaykolObesitydecision treelevel of obesityObesidadárbol de decisiónnivel de obesidadObesity is a public health problem that affects the world population, that is why the present work is oriented to present a computer solution for the estimation and prediction of obesity levels, making it possible for a person to know their current physical condition for this we used a dataset of people with obesity from different countries like Peru, Mexico and Colombia based on their eating habits and their physical condition, creating a decision tree with all these data.La obesidad es un problema para la salud pública que afecta a la población mundial es por eso que el presente trabajo está orientado a presentar una solución informática para la estimación y predicción de niveles de obesidad haciendo posible que una persona pueda conocer su estado físico actual, para esto se usó un dataset de personas con obesidad de distintos países como Perú, México y Colombia basándose en sus hábitos alimenticios y su condición física, creando con todos estos datos un árbol de decisión.Universidad La Salle2022-09-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionJournal papertextArtículos originalesapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/71https://doi.org/10.48168/innosoft.s9.a71https://purl.org/42411/s9/a71https://n2t.net/ark:/42411/s9/a71Innovation and Software; Vol 3 No 2 (2022): September - February; 99-108Innovación y Software; Vol. 3 Núm. 2 (2022): Septiembre - Febrero; 99-1082708-09352708-0927https://doi.org/10.48168/innosoft.s9https://purl.org/42411/s9https://n2t.net/ark:/42411/s9reponame:Revistas - Universidad La Salleinstname:Universidad La Salleinstacron:USALLEspahttps://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/71/79https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/71/80https://purl.org/42411/s9/a71/g79https://purl.org/42411/s9/a71/g80https://n2t.net/ark:/42411/s9/a71/g79https://n2t.net/ark:/42411/s9/a71/g8020222022Derechos de autor 2022 Innovación y Softwarehttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.revistas.ulasalle.edu.pe:article/712025-07-03T08:02:00Z |
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