Clasificación de pacientes con síntomas de COVID-19 mediante árboles de decisión como una aplicación del aprendizaje automático

Trujillo González, Julio Enrique; Vejerano García, Carolina

Clasificación de pacientes con síntomas de COVID-19 mediante árboles de decisión como una aplicación del aprendizaje automático

Trujillo González, Julio Enrique; Vejerano García, Carolina

Classification of patients with COVID-19 symptoms using decision trees as an application of machine learning

Autores Trujillo González, Julio Enrique
Autores Vejerano García, Carolina

Tema Árboles de decisión
Tema Medicina
Tema COVID-19
Tema Aprendizaje automático
Tema Decision Trees
Tema Medicine
Tema COVID-19
Tema Machine learning

Descripción The objective of this work was to classify patients with symptoms of COVID-19 using decision trees. Where the sklearn package was very useful to obtain the model, its graphic representation and the most important variables. The model allows us to classify 74.78% of patients with symptoms.
Descripción El objetivo de este trabajo fue clasificar los pacientes con síntomas de COVID-19 utilizando los árboles de decisión. Donde el paquete sklearn fue de gran utilidad para obtener el modelo, su representación gráfica y las variables con mayor importancia. El modelo nos permite clasificar el 74.78% de los pacientes con síntomas.

Editorial Universidad de Panamá Centro Regional Universitario de Coclé

Fecha 2023-10-09

Tipo info:eu-repo/semantics/article
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Tipo Artículo revisado por pares

Formato application/pdf

Identificador https://revistas.up.ac.pa/index.php/guacamaya/article/view/4319
Identificador 10.48204/j.guacamaya.v8n1.a4319

Fuente Revista Científica Guacamaya; Vol. 8 Núm. 1 (2023): Revista Científica Guacamaya; 79-85
Fuente 2616-9711

Idioma spa

Relación https://revistas.up.ac.pa/index.php/guacamaya/article/view/4319/3583

Derechos Derechos de autor 2023 Revista Científica Guacamaya
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0