Comparación entre regresión logística y perceptrón multicapa: Caso aplicado al conjunto de datos Pima Indian Database

dc.contributorLozano Keymolen, Daniel
dc.contributorLozano Keymolen, Daniel
dc.creatorQuintana Chimal, Benjamín de Jesús
dc.date2021-11-24T01:44:56Z
dc.date2021-11-24T01:44:56Z
dc.date2021-06-30
dc.date.accessioned2022-10-13T00:17:31Z
dc.date.available2022-10-13T00:17:31Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.11799/111526
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4154835
dc.descriptionEl objetivo del trabajo fue realizar una comparación de las propiedades clasificatorias entre una regresión logística y un perceptrón multicapa aplicado a un problema dicotómico como es el diagnóstico positivo o negativo de diabetes. Los datos utilizados son del Pima Indian Diabetes Database que son propiedad del National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases de los Estados Unidos de América. La metodología fue en el desarrollo de los algoritmos de la regresión logística y la construcción de un perceptrón multicapa en el lenguaje Python. LOs resultados muestran la superioridad clasificatoria del perceptrón multicapa por lo cual se sugiere su uso en problemas de clasificación.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma del Estado de México
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectPerceptrón multicapa
dc.subjectregresión logística
dc.subjectdiabetes
dc.subjectPython
dc.subjectCIENCIAS SOCIALES
dc.titleComparación entre regresión logística y perceptrón multicapa: Caso aplicado al conjunto de datos Pima Indian Database
dc.typeTesis de Licenciatura


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