Aplicación de un modelo de minería de datos para predecir el posible consumo de drogas

Rivadeneira Cajas, Yoder Omar

Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26711

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Valdiviezo Díaz, Priscila Marisela	es_ES
dc.contributor.author	Rivadeneira Cajas, Yoder Omar	es_ES
dc.date.accessioned	2020-10-13T03:29:56Z	-
dc.date.available	2020-10-13T03:29:56Z	-
dc.date.issued	2020	es_ES
dc.identifier.citation	Rivadeneira Cajas, Yoder Omar. (2020). Aplicación de un modelo de minería de datos para predecir el posible consumo de drogas. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Sistemas Informáticos y Computación ). UTPL, Loja.	es_ES
dc.identifier.other	1345292	es_ES
dc.identifier.uri	http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26711	-
dc.description	Resumen: El presente trabajo de titulación está enfocado en la aplicación de técnicas de minería de datos para predecir el posible consumo de drogas, se trabajó sobre información recolectada y proporcionada por el proyecto CEPRA XII: Técnicas de procesamiento automático aplicadas al análisis y predicción del consumo de drogas , la cual contiene datos relacionados alconsumo de tabaco y otras drogas, esta información está organizada en variables de salud, variables sociodemográficas, tests y cuestionarios estandarizados, se realizó un tratamiento de datos aplicando distintos tipos de normalización, para la creación delos modelos se seleccionó los algoritmos de aprendizaje supervisado: Decisión_tree, GaussianNB y Logistic_regression, se realizó experimentaciones con los datos sometidos a distintos tipos de normalización, se aplicó las métricas: Accuracy, Recall, F1-score y error cuadrático medio para evaluar los resultados de cada modelo. Finalmente se desarrolló un prototipo web con la finalidad de cargar los datasets y visualizar los resultados de cada modelo.Se demuestra que es factible aplicar técnicas de minería de datos para predecir el consumo de tabaco sobre la información proporcionada por el proyecto CEPRA, pues el algoritmo Logistic_regresion y Decision_tree obtuvieron resultados bastante significativos, así mismo se comprueba que los resultados de cada modelo varían acorde al tipo de normalización a la que fueron sometidos los datos.	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Minería de datos.	es_ES
dc.subject	Algoritmos.-	es_ES
dc.subject	Ingeniero en sistemas informáticos y computación.-	es_ES
dc.title	Aplicación de un modelo de minería de datos para predecir el posible consumo de drogas	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
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