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Guatemala
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos estadísticos para que los sistemas informáticos puedan aprender y mejorar su desempeño a partir de datos. Los algoritmos de clasificación son un tipo de modelo de aprendizaje automático que se utilizan para predecir la clase o categoría de un objeto en función de las características o atributos observados. En el caso de la clasificación de la obesidad, estos algoritmos se han utilizado para desarrollar modelos que permitan predecir si un individuo tiene obesidad a partir de datos como el índice de masa corporal, la edad, el género y otros factores de riesgo. Esto puede ayudar a identificar la obesidad tempranamente y a implementar intervenciones preventivas y de tratamiento más eficaces. En este artículo se compara la eficacia de dos algoritmos para predecir la obesidad en adolescentes utilizando un conjunto de datos de 200 participantes de entre 15 y 19 años y cuatro variables (peso, edad, talla y género). Se comparan los algoritmos de árboles de decisión y k vecinos más cercanos, y se concluye que ambos son efectivos en la clasificación de la obesidad en adolescentes, aunque los árboles de decisión son una opción más precisa.
Machine learning is a branch of artificial intelligence that focuses on developing statistical algorithms and models for computer systems to learn and improve their performance from data. Classification algorithms are a type of machine learning model used to predict the class or category of an object based on observed features or attributes. In obesity classification, these algorithms have been used to develop models that predict whether an individual has obesity based on data such as body mass index, age, gender, and other risk factors. This can help identify obesity early and implement more effective preventive and treatment interventions. This article compares the effectiveness of two algorithms in predicting obesity in adolescents using a dataset of 200 participants aged 15 to 19 and four variables (weight, age, height, and gender). The decision tree and k-nearest neighbor algorithms are compared, and it is concluded that both are effective in the classification of obesity in adolescents, although decision trees are a more accurate option.
