dc.contributor.advisor | Centeno Huamani, Edgar | |
dc.contributor.author | Mamani Barrios, Eulios | |
dc.date.accessioned | 2024-03-04T22:37:18Z | |
dc.date.available | 2024-03-04T22:37:18Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.other | 253T20231186 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12918/8469 | |
dc.description.abstract | El 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.format | application/pdf | en_US |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Machine learning | es_PE |
dc.subject | Algoritmo | es_PE |
dc.subject | Anemia | es_PE |
dc.subject | Predicción | es_PE |
dc.title | Algoritmos de machine learning para predecir la anemia en niños de 6 a 35 meses de edad en Cusco | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
thesis.degree.name | Maestro en Estadística | |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de Posgrado | |
thesis.degree.discipline | Maestría en Estadística | |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 | |
renati.author.dni | 43684217 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-7736-1299 | |
renati.advisor.dni | 31032950 | |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro | |
renati.discipline | 542037 | |
renati.juror | Molina Porcel, Edwin | |
renati.juror | Duran Huaman, Judith | |
renati.juror | Chunga Lovon, Walter | |
renati.juror | Salazar Peña, Nelly Maria | |
renati.juror | Farfan Machaca, Yheni | |
dc.publisher.country | PE | |