Modelo de Minería de Datos para la Predicción de Casos de Anemia en Madres Gestantes de la Provincia de Pasco - 2023

Descripción del Articulo

El trabajo de investigación que realice se titula: “Modelo de Minería de Datos para la Predicción de Casos de Anemia en Madres Gestantes de la Provincia de Pasco - 2023” El objetivo principal fue desarrollar un modelo de extracción de datos para predecir la prevalencia de anemia entre mujeres embara...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Yauri Santa Cruz, Bryan Omar
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
Repositorio:UNDAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.undac.edu.pe:undac/3981
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Minería de datos
Predicción de casos de anemia en gestantes
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description El trabajo de investigación que realice se titula: “Modelo de Minería de Datos para la Predicción de Casos de Anemia en Madres Gestantes de la Provincia de Pasco - 2023” El objetivo principal fue desarrollar un modelo de extracción de datos para predecir la prevalencia de anemia entre mujeres embarazadas en el condado de Pasco en 2023 utilizando un diseño de estudio preexperimental con una variable y pocos controles. Esta información se refiere a la anemia entre las mujeres embarazadas en el condado de Pasco en 2022, pero el aumento se observó entre las mujeres embarazadas, enfocándose en su anemia y una muestra de 2,779 casos de anemia. Este proyecto de minería de datos probó tres algoritmos principales: red neuronal de perceptrón multicapa, Naive Bayes y árbol de decisión, y la técnica del árbol de decisión logró la mejor precisión: análisis de perceptrón multicapa 95 %, Naive Bayes 83 %, árbol de decisión. La tecnología alcanza el 99%.
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Este proyecto de minería de datos probó tres algoritmos principales: red neuronal de perceptrón multicapa, Naive Bayes y árbol de decisión, y la técnica del árbol de decisión logró la mejor precisión: análisis de perceptrón multicapa 95 %, Naive Bayes 83 %, árbol de decisión. La tecnología alcanza el 99%.Submitted by ATENCIO SANCHEZ Anibal Renan (aatencios@undac.edu.pe) on 2024-02-12T21:14:55Z No. of bitstreams: 1 T026_70889833_T.pdf: 1632030 bytes, checksum: d38fd7ee15d8154a623aa3bee80561c7 (MD5)Made available in DSpace on 2024-02-12T21:14:55Z (GMT). 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