Sistema Para la Predicción de Obesidad en la Adolescencia Utilizando Técnicas de Minería de Datos

Abstract

El proyecto consiste en analizar, diseñar e implementar un software que utilice un modelo de minería de datos, hecho en base a información recolectada de diversos colegios en el Perú, el software utiliza un algoritmo de árboles de decisión para predecir un posible resultado, de acuerdo a los datos o atributos que deben ser ingresados por el usuario (adolescente). Para la construcción del modelo de minería de datos se utilizó el Proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos, se realizó detenidamente la fase de análisis y selección del algoritmo para deducir los patrones y tendencias que existen entre los datos. Los algoritmos evaluados fueron J48, BayestNet, Multilayer Perceptron, ForestPA y NaiveBayes, obteniendo como mejor el algoritmo J48, con un porcentaje de precisión de 94.39%, y demostrando ser superior en otros indicadores. El algoritmo obtenido de las pruebas y comparaciones realizadas, fue implementado en una herramienta de software, con el objetivo de automatizar el proceso y evaluar a más personas para futuras investigaciones. Palabras Clave Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Minería de datos, Obesidad, Predicción.