Evaluación de modelos de aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades cardíacas

González Martínez, Joel (2022). Evaluación de modelos de aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades cardíacas. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Evaluación de modelos de aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades cardíacas
Author/s:
  • González Martínez, Joel
Contributor/s:
  • Arroyo Montoro, Fernando
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: June 2022
Subjects:
Freetext Keywords: Modelos de aprendizaje; Machine learning; Diagnóstico de enfermedades
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

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Abstract

Este proyecto lleva a cabo el estudio de modelos de aprendizaje automático aplicados a la predicción de diagnóstico de enfermedades cardiovasculares. Utilizando un conjunto de datos con registros médicos de pacientes reales se han entrenado y analizado múltiples soluciones para realizar una comparativa de su desempeño. Para llevar a cabo estos entrenamientos de forma óptima se ha realizado un exhaustivo análisis del conjunto de datos inicial, así como las medidas de preprocesamiento consideradas oportunas. Por último, los mejores modelos estudiados han sido incorporados a un Voting Classifier que logra alcanzar mejores resultados que los modelos que lo componen. Abstract: This project carries out the study of machine learning models applied to the prediction of the diagnosis of cardiovascular diseases. Using a data set with medical records of real patients, multiple solutions have been trained and analysed to make a comparison of their performance.To carry out these trainings optimally, an exhaustive analysis of the initial data set has been performed, as well as the pre-processing measures considered appropriate.Finally, the best models studied have been incorporated into a Voting Classifier that manages to achieve better results than the models that compose it.

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Item ID: 70727
DC Identifier: https://oa.upm.es/70727/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:70727
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 28 Jun 2022 05:50
Last Modified: 28 Jun 2022 05:50
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