Biased logistic models applied to cervical cancer risk

Título traducido de la contribución: Modelos de clasificación logística desbalanceada aplicada a la detección de cancer cervical.

José Antonio Cárdenas Garro, José Antonio Taquía Gutiérrez

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Resumen

In the present work, the CRISP-DM methodology was proposed to develop a set of machine learning models applied
to evaluate cervical cancer risk suffer. For this research, a sample of 858 patients was taken, who were asked a series
of questions regarding this pathology. The database has an unbalanced dependent variable, since this is a health study,
the balancing technique will not be used to identify the variables that will enter the model, the Boruta library was used
for variable selection. For the development, five algorithms will be used: Support Vector Machine (SVM), decision
trees using the CHAID and CART algorithms, logistic regression and "asymmetric link" models. The models proposed
in this work were refined by means of the Auc, Gini, Log loss and KS (Kolmogorov-Smirnov) indicators, as a result
using the proposed models, AUC values of 98% were obtained.
Título traducido de la contribuciónModelos de clasificación logística desbalanceada aplicada a la detección de cancer cervical.
Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaBiased logistic models applied to cervical cancer risk
Lugar de publicaciónUnited States
EditorialIEOM Society International
Capítulo1
Número de páginas7
ISBN (versión digital)978-1-7923-9159-0
EstadoPublicada - 28 nov. 2022
EventoProceedings of the 3rd South American International Industrial Engineering and Operations Management
Conference, Asuncion, Paraguay, July 19-21, 2022
- Universidad Nacional de Asunción - Paraguay, Asunción, Paraguay
Duración: 19 jul. 202221 jul. 2022
Número de conferencia: 3
http://ieomsociety.org/paraguay2022/proceedings/

Conferencia

ConferenciaProceedings of the 3rd South American International Industrial Engineering and Operations Management
Conference, Asuncion, Paraguay, July 19-21, 2022
Título abreviadoIEOM Paraguay 2022
País/TerritorioParaguay
CiudadAsunción
Período19/07/2221/07/22
Dirección de internet

Palabras Clave

  • Machine learning
  • Asymmetric linkage models
  • Predictive models

Categoría OCDE

  • Otras ingenierías y tecnologías

Categorías Repositorio Ulima

  • Ingeniería de sistemas / Sistemas de información

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