Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

Fil: Ganz, Nancy Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Materiales de Misiones; Argentina.

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Main Authors: Ganz, Nancy Beatriz, Ares, Alicia Esther, Kuna, Horacio Daniel, Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (25° : 2019 : Río cuarto)
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Language:spa
Published: UniRío Editora
Subjects:Ensamble de clasificadores, Predicción, Clase minoritaria, Postoperatorio, Implantes dentales, Ciencias Informáticas,
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spelling dig-ridunam-ar-20.500.12219-30622024-06-10T15:55:07Z Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores Ganz, Nancy Beatriz Ares, Alicia Esther Kuna, Horacio Daniel Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (25° : 2019 : Río cuarto) Ensamble de clasificadores Predicción Clase minoritaria Postoperatorio Implantes dentales Ciencias Informáticas Fil: Ganz, Nancy Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Materiales de Misiones; Argentina. Fil: Ganz, Nancy Beatriz. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; Argentina. Fil: Ares, Alicia Esther. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Materiales de Misiones; Argentina. Fil: Ares, Alicia Esther. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; Argentina. Fil: Kuna, Horacio Daniel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Investigación, Desarrollo e Innovación en Informática; Argentina. El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso. 2019-04-20 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://hdl.handle.net/20.500.12219/3062 spa info:eurepo/semantics/altIdentifier/hdl/http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/91034 info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf 1.07 MB UniRío Editora
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