Sistema inteligente con machine learning y balanceo de datos para predecir la ansiedad de los trabajadores en la Municipalidad de Chorrillos

• Autor: Chirinos Alvarado, Sheyla Karen
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional del Santa
• Repositorio: UNS - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/5357
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14278/5357
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Machine learning; Ansiedad; Trabajadores; Python; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tuvo como objetivo predecir los trastornos de ansiedad en los trabajadores de la Municipalidad de Chorrillos, mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning y balanceo de datos. La investigación fue de tipo aplicada, con diseño preexperimental, descriptivo y transversal, y se desarrolló en una población de 304 trabajadores, empleando la encuesta como técnica de recolección de datos y un cuestionario como instrumento. Los resultados evidenciaron que los modelos de Regresión Logística y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) alcanzaron el mejor desempeño predictivo, con valores de 100.00% en Accuracy, Matthews Correlation Coefficient (MCC), Sensibilidad, F1-Score y Precisión, concluyéndose que ambos algoritmos fueron los más eficaces para la predicción de trastornos de ansiedad.