Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa

• Autor: Zegarra Vilca, Steven Herman
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Católica de Santa María
• Repositorio: UCSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/9509
• Enlace del recurso: https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9509
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Minería de Datos; Lógica Difusa; Interpretabilidad; Salud Ósea

Hoy en día, la salud ósea es un campo de la medicina el cual ha tomado mucho interés, porque cada vez son más comunes las enfermedades relacionadas a los huesos. El objetivo principal de este proyecto es el análisis de la interpretabilidad de la salud ósea, con la ayuda de un programa de escritorio, el cual tiene por modelo un árbol de decisión difusa y este nos proporciona las reglas. Se han recolectado datos antropométricos y usado fórmulas de regresión para calcular la densidad ósea de escolares entre 12 y 18 años de los colegios Inmaculada Concepción y Jorge Basadre del sector de Arequipa Perú, clasificados según edad y sexo. Se tomo los datos de escolares, porque, los huesos se desarrollan en edades tempranas, y diferenciamos entre géneros, porque existe una notoria diferencia entre hombre y mujer al producir densidad ósea. Al analizar en la herramienta Weka los 5 algoritmos, se ha determinado que el mejor algoritmo entre estos es el árbol de injerto (graft tree) con un porcentaje de clasificación del 92.42% según le conjunto de datos obtenidos. Para el análisis de la interpretabilidad se tomó en cuenta el número de reglas, las variables lingüísticas y la simplicidad de las reglas. Palabras Clave Minería de Datos, Lógica Difusa, Interpretabilidad, Salud Ósea