Modelos de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de fatalidad por insuficiencia cardiaca con datos clínicos
The purpose of this user manual of the research project "Machine learning models for predicting the risk of fatality due to heart failure with clinical data", is intended to offer users support for the execution and visualization of the results obtained; Here you will find a brief descript...
- Autores:
-
Gallego Valcárcel, David Alejandro
Lucas Monsalve, Delly Fabián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/4803
- Acceso en línea:
- http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/4803
- Palabra clave:
- Aprendizaje Automático
Predicción De Riesgo De Fatalidad
Insuficiencia Cardiaca
004
Machine learning
Fatality Risk Prediction
Heart failure
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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The purpose of this user manual of the research project "Machine learning models for predicting the risk of fatality due to heart failure with clinical data", is intended to offer users support for the execution and visualization of the results obtained; Here you will find a brief description of both the physical (Hardware) and the logical (Software) requirements, an installation guide for the necessary programs, which are: Python and libraries such as pandas, scikit-learn, among others; finally the execution and with it the visualization of the concluded results. To achieve the objective of this guide, it is not necessary to have programming concepts, but rather to have computer skills, statistics and mathematics, to achieve the execution and understanding of the results. It is very important to read the instructions completely, to guarantee the expected results |
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To achieve the objective of this guide, it is not necessary to have programming concepts, but rather to have computer skills, statistics and mathematics, to achieve the execution and understanding of the results. It is very important to read the instructions completely, to guarantee the expected resultsEl propósito de este manual de usuario del proyecto de investigación “Modelos de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de fatalidad por insuficiencia cardíaca con datos clínicos”, tiene como propósito ofrecer a los usuarios apoyo para la ejecución y visualización de los resultados obtenidos; aquí encuentra una breve descripción de los requisitos tanto físicos(Hardware) como lógicos(Software), una guía de instalación de los programas necesarios, los cuales son: Python y librerias como pandas, scikit-learn, entre otras; por último la ejecución y con ello la visualización de los resultados concluidos. Para lograr el objetivo de esta guía no es necesario tener conceptos de programación, pero sí sobre manejo de computadores, estadística y matemática, para lograr la ejecución y entendimiento de los resultados. Es de suma importancia leer de forma completa las instrucciones, para garantizar los resultados esperados.Ingeniero(a) de Sistemas y Computación (Presencial)PregradoPresencialMonografíaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería de Sistemas y Computación (Presencial)Facultad de Ingeniería de SistemasBogotá - SurAprendizaje AutomáticoPredicción De Riesgo De FatalidadInsuficiencia Cardiaca004Machine learningFatality Risk PredictionHeart failureModelos de aprendizaje automático para la predicción del riesgo de fatalidad por insuficiencia cardiaca con datos clínicosTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EspecializadaORIGINAL2021_DavidAlejandroGallegoValcárcel_Acta2021_DavidAlejandroGallegoValcárcel_ActaActa de sustentaciónapplication/pdf1733584https://repositorio.uan.edu.co/bitstreams/1f49896a-c859-4359-81a8-d764c4621f4d/download7f5fb44575de381454b819e76cfe4173MD512021_DavidAlejandroGallegoValcárcel_Autorizacion2021_DavidAlejandroGallegoValcárcel_AutorizacionAutorización de autores - D. 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