Predicción del nivel de obesidad en personas usando el modelo de árbol de decisión
Resumen
La obesidad es un problema para la salud pública que afecta a la población mundial es por eso que el presente trabajo está orientado a presentar una solución informática para la estimación y predicción de niveles de obesidad haciendo posible que una persona pueda conocer su estado físico actual, para esto se usó un dataset de personas con obesidad de distintos países como Perú, México y Colombia basándose en sus hábitos alimenticios y su condición física, creando con todos estos datos un árbol de decisión.
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Citas
M. Malo Serrano, N. Castillo M. y D. Pajita D., "La obesidad en el mundo", Anales de la Facultad de Medicina, vol. 78, n.º 2, p. 67, julio de 2017. Accedido el 21 de junio de 2022. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.15381/anales.v78i2.13213
L. M. T. Garcia, R. F. Hunter, K. Haye, C. D. Economos y A. C. King, "Un marco conceptual orientado a la acción para soluciones sistémicas de prevención de la obesidad infantil en Latinoamérica y en las poblaciones latinas de Estados Unidos", Obesity Reviews, vol. 22, S5, octubre de 2021. Accedido el 21 de junio de 2022. [En línea]. Disponible: https://doi.org/10.1111/obr.13354
Organización Mundial de la Salud (OMS), Nota descriptiva N°311 junio de 2016. Disponible en: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/ fs311/es/
Pérez-Rodrigo, C., Hervás Bárbara, G., Gianzo Citores, M. y Aranceta-Bartrina, J. (2021). Prevalencia de obesidad y factores de riesgo cardiovascular asociados en la población general española: estudio ENPE. Revista Española de Cardiología. https://doi.org/10.1016/j.recesp.2020.12.013
Lasarte-Velillas, J. J., Hernández-Aguilar, M. T., Martínez-Boyero, T., Soria-Cabeza, G., Soria-Ruiz, D., Bastarós-García, J. C., Gil-Hernández, I., Pastor-Arilla, C. y Lasarte-Sanz, I. (2015). Estimación de la prevalencia de sobrepeso y obesidad infantil en un sector sanitario de Zaragoza utilizando diferentes estándares de crecimiento. Anales de Pediatría, 82(3), 152–158. https://doi.org/10.1016/j.anpedi.2014.03.005
M. Ticona, "Sistema Para la Predicción de Obesidad en la Adolescencia Utilizando Técnicas de Minería de Datos", Universidad Católica de Santa María, Arequipa, 2018. Accedido el 21 de junio de 2022. [En línea]. Disponible en: http://tesis.ucsm.edu.pe/repositorio/handle/UCSM/8305
O. D. Castrillón, "Las variables más influyentes en la obesidad: un análisis desde la minería de datos", Información tecnológica, vol. 32, n.º 6, pp. 123–132, diciembre de 2021. Accedido el 23 de junio de 2022. [En línea]. Disponible en: https://doi.org/10.4067/s0718-07642021000600123.
F. Mendoza Palechor y A. de la Hoz Manotas. (2019). UCI Machine Learning Repository: Estimation of obesity levels based on eating habits and physical condition Data Set. [En línea] Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Estimation+of+obesity+levels+based+on+eating+habits+and+physical+condition+. [Accedido: Jun 21, 2022]
MORAL, D. R., & GARCIA, L. C. ANALISIS PREDICTIVO EN DIABETES TIPO 2 USANDO ESTRUCTURAS BIG DATA A. RODRIGUEZ 1, 2, V. SUAREZ-ULLOA1, C. TILVE ALVAREZ1, P. PUIG GALLEGO1, A. SOTO GONZALEZ1.
Fierro, F. S., Castañeda, J., & Revelo-Aldás, M. (2022). Modelos predictivos para la estimación de adolescentes con tendencia al alcoholismo. AXIOMA, 1(26), 74-79.
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