Citas bibligráficas
Esta es una referencia generada automáticamente. Modifíquela de ser necesario
Zegarra, S., (2019). Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa [Tesis, Universidad Católica de Santa María]. https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9509
Zegarra, S., Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa [Tesis]. PE: Universidad Católica de Santa María; 2019. https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9509
@misc{renati/587829,
title = "Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa",
author = "Zegarra Vilca, Steven Herman",
publisher = "Universidad Católica de Santa María",
year = "2019"
}
Título: Análisis de la Interpretabilidad de la Salud Ósea con Árboles de Decisión Difusa
Autor(es): Zegarra Vilca, Steven Herman
Asesor(es): Sulla Torres, José Alfredo
Palabras clave: Minería de Datos; Lógica Difusa; Interpretabilidad; Salud Ósea
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 5-oct-2019
Institución: Universidad Católica de Santa María
Resumen: Hoy en día, la salud ósea es un campo de la medicina el cual ha tomado mucho interés,
porque cada vez son más comunes las enfermedades relacionadas a los huesos.
El objetivo principal de este proyecto es el análisis de la interpretabilidad de la salud ósea,
con la ayuda de un programa de escritorio, el cual tiene por modelo un árbol de decisión
difusa y este nos proporciona las reglas. Se han recolectado datos antropométricos y usado
fórmulas de regresión para calcular la densidad ósea de escolares entre 12 y 18 años de los
colegios Inmaculada Concepción y Jorge Basadre del sector de Arequipa Perú, clasificados
según edad y sexo. Se tomo los datos de escolares, porque, los huesos se desarrollan en
edades tempranas, y diferenciamos entre géneros, porque existe una notoria diferencia entre
hombre y mujer al producir densidad ósea. Al analizar en la herramienta Weka los 5
algoritmos, se ha determinado que el mejor algoritmo entre estos es el árbol de injerto (graft
tree) con un porcentaje de clasificación del 92.42% según le conjunto de datos obtenidos.
Para el análisis de la interpretabilidad se tomó en cuenta el número de reglas, las variables
lingüísticas y la simplicidad de las reglas.
Palabras Clave
Minería de Datos, Lógica Difusa, Interpretabilidad, Salud Ósea
Enlace al repositorio: https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9509
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Fecha de registro: 5-oct-2019
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons