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

Julio Enrique Trujillo González; Carolina Vejerano García

doi:10.48204/j.guacamaya.v8n1.a4319

Enviado octubre 3, 2023

Publicado 2023-10-09

Artículos

Vol. 8 Núm. 1 (2023): Revista Científica Guacamaya

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

Julio Enrique Trujillo González⁺⁻
Carolina Vejerano García⁺⁻

DOI https://doi.org/10.48204/j.guacamaya.v8n1.a4319

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DOI: 10.48204/j.guacamaya.v8n1.a4319

Publicado: 2023-10-09

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Trujillo González, J. E., & Vejerano García, C. (2023). Clasificación de pacientes con síntomas de COVID-19 mediante árboles de decisión como una aplicación del aprendizaje automático. Revista Científica Guacamaya, 8(1), 79–85. https://doi.org/10.48204/j.guacamaya.v8n1.a4319

Derechos de autor 2023 Revista Científica Guacamaya

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.

Resumen

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.

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