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https://hdl.handle.net/11000/29749
El cáncer de mama. Análisis, representación y clasificación según varios modelos de Machine Learning sobre una base de datos
Título : El cáncer de mama. Análisis, representación y clasificación según varios modelos de Machine Learning sobre una base de datos |
Autor : Lucena Muñoz, José Javier |
Tutor: Martínez Mayoral, Mª Asunción |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informática |
Fecha de publicación: 2023-06 |
URI : https://hdl.handle.net/11000/29749 |
Resumen :
Este informe estadístico se centra en el análisis de una base de datos que contiene
información sobre las características de células tumorales mamarias. El objetivo
principal es aplicar diversas técnicas de Machine Learning para clasificar con precisión
el diagnóstico final de un tumor como benigno o maligno, en función del resto de
características recopiladas, y comparar los resultados obtenidos, concluyendo sobre la
mejor técnica para la predicción. Previamente se realiza un análisis descriptivo de la
base de datos para conseguir un conocimiento pleno de cada una de las variables
recopiladas en la muestra.
Después de obtener los resultados de ambos modelos de aprendizaje automático
propuestos, se comparan respecto de diversas métricas de clasificación, para
recomendar finalmente cuál proporciona mejores predicciones.
Este trabajo ha supuesto una primera toma de contacto con el análisis estadístico, y
en particular los modelos de machine learning, desarrollados con el lenguaje de
programación Python, que no se ha trabajado en el plan de estudios del grado.
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Palabras clave/Materias: cáncer de mama tumor maligno clasificación estadística descriptiva aprendizaje automático regresión logística Naïve Bayes modelos de clasificación Python Machine-Learning |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias sociales: Demografía. Sociología. Estadística: Estadística |
Tipo de documento : info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess |
Aparece en las colecciones: TFG - Estadística Empresarial
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