Análisis de la fertilidad por medio de técnicas de minería datos
Resumen: El objetivo de esta investigación es predecir las variables más importantes que afectan la fertilidad en una persona. Se utiliza la plataforma de aprendizaje automático y minería de datos Weka. Se emplean los algoritmos de Clusters EM, SimpleKMeans y J48, que es de comportamiento similar a un algoritmo Bayesiano. Inicialmente se modela una base de datos existente, hasta ajustar 105 registros y 9 variables, 8 de ellas independientes (edad, enfermedades, accidentes, cirugía, fiebre, alcohol, fumador y sedentarismo) y una dependiente (fertilidad). Como resultado se identifican las 5 variables más influyentes en este proceso: 1) edad, 2) accidente, 3) fiebre, 4) cirugía y 5) alcohol. Se logra un porcentaje de éxito superior al 90% cuando se emplea una validación cruzada 80% - 20%. Se concluye que las técnicas de árboles de decisión y clúster empleadas en este estudio permiten establecer de forma clara las variables más importantes en los procesos de fertilidad de una persona.
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Centro de Información Tecnológica
2022
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| Online Access: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642022000300203 |
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