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Algoritmos de minería de datos para clasificación de obesidad escolar
Autor: José Sulla Torres
El objetivo de este estudio fue comparar cuál de los algoritmos supervisados populares de minería de datos se aproxima más a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en niños y adolescentes. Para analizar los datos, se utilizó una base... Viac o knihe
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El objetivo de este estudio fue comparar cuál de los algoritmos supervisados populares de minería de datos se aproxima más a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en niños y adolescentes. Para analizar los datos, se utilizó una base de datos de escolares de la región de Itaupú-Paraná (Brasil), cuyas edades oscilan entre 6-17 años. El programa utiliza diferentes herramientas para la minería de datos como Weka y Rapid Miner. Los resultados muestran la mejor técnica supervisada para clasificar la obesidad de los escolares y pueda contribuir a predecir el riesgo de exceso de peso en niños y adolescentes.
- Vydavateľstvo: Editorial Académica Española
- Rok vydania: 2018
- Formát: Paperback
- Rozmer: 220 x 150 mm
- Jazyk: Španielsky jazyk
- ISBN: 9786202109772
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