Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

Autores
Ganz, Nancy; Ares, Alicia E.; Kuna, Horacio Daniel
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso.
XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Ensamble de clasificadores
Predicción
Clase minoritaria
Postoperatorio
Implantes Dentales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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