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dc.contributor.advisorCenteno Huamani, Edgar
dc.contributor.authorMamani Barrios, Eulios
dc.date.accessioned2024-03-04T22:37:18Z
dc.date.available2024-03-04T22:37:18Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.other253T20231186
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12918/8469
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación titulado “Algoritmos de machine learning para predecir la anemia en niños de 6 a 35 meses de edad en Cusco” tiene como objetivo de la presente investigación es determinar el algoritmo de Machine Learning más eficiente para predecir la anemia en niñas y niños de 6 a 35 meses de edad a partir de factores sociodemográficos, biológicos, etc. en Cusco. Se utilizó la información de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) de los años 2019 y 2020. La metodología aplicada fue el Knowledge Discovery in Databases (KDD) para el desarrollo de los modelos de Machine Learning. Al evaluar la precisión, los algoritmos K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) y Redes Neuronales consiguen más predicciones correctas de acorde a las métricas de Accuracy, Sensibilidad y Especificidad. Finalmente se determinó que el mejor algoritmo fue el Support Vector Machine (SVM) con una Sensibilidad del 100%.es_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMachine learninges_PE
dc.subjectAlgoritmoes_PE
dc.subjectAnemiaes_PE
dc.subjectPredicciónes_PE
dc.titleAlgoritmos de machine learning para predecir la anemia en niños de 6 a 35 meses de edad en Cuscoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMaestro en Estadística
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de Posgrado
thesis.degree.disciplineMaestría en Estadística
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
renati.author.dni43684217
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7736-1299
renati.advisor.dni31032950
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro
renati.discipline542037
renati.jurorMolina Porcel, Edwin
renati.jurorDuran Huaman, Judith
renati.jurorChunga Lovon, Walter
renati.jurorSalazar Peña, Nelly Maria
renati.jurorFarfan Machaca, Yheni
dc.publisher.countryPE


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