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dc.contributor.advisorCoyla Idme, Leoneles_PE
dc.contributor.advisorTorres Cruz, Fredes_PE
dc.contributor.authorCoaquira Flores, Evelyn Elianaes_PE
dc.date.accessioned2023-12-11T22:12:06Z
dc.date.available2023-12-11T22:12:06Z
dc.date.issued2023-12-12
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20902
dc.description.abstractLa depresión es un trastorno mental común que afecta a muchas personas en todo el mundo, su detección temprana es crucial para brindar el apoyo y tratamiento adecuado por lo que la investigación tiene como objetivo determinar un modelo de Aprendizaje Automático basado en el Clasificador Naive de Bayes para la detección del nivel de depresión en estudiantes de la UNA-Puno. Se recopilo una muestra de 519 estudiantes universitarios; se realizó la limpieza de datos, un análisis de datos, también se efectuó el preprocesamiento de la variable endógena utilizando el cuestionario HDRS y posteriormente se desarrolló el clasificador Naive Bayes utilizando aprendizaje automático con el 70% de los datos como entrenamiento y 30% para validación, tomando en cuenta características del estudiante asociados a la depresión, finalmente se avaluaron las métricas de evaluación. El modelo alcanzó una precisión global del 83.33% con un intervalo de confianza del 96% que oscila entre (0.7833 y 0.8834) con un Kappa del 74.52% lo que muestra concordancia mayor entre las predicciones del modelo y los valores reales, la precisión equilibrada que oscila entre el 68.93%, 90.69% indica que el modelo es altamente eficaz para la detección del nivel de depresión en estudiantes. Estos resultados subrayan la eficacia del modelo en la detección precoz y el tratamiento de la depresión beneficiando especialmente a sectores vulnerables, contribuyendo a la mejora de la salud mental en la población estudiantil.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectDepresiónes_PE
dc.subjectAprendizaje Automáticoes_PE
dc.subjectEscala HDRSes_PE
dc.subjectNaive de Bayeses_PE
dc.titleModelo de aprendizaje automático basado en el clasificador naive de bayes para la detección del nivel de depresión en estudiantes de la UNA-Puno 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico e Informáticoes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Estadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informáticaes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3538-1061es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0834-6834es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542066es_PE
renati.jurorPari Condori, Elqui Yeyees_PE
renati.jurorPuma Huaman, Betoes_PE
renati.jurorTisnado Puma, Julio Cesares_PE
renati.author.dni70263169
renati.advisor.dni02146851
renati.advisor.dni70202907


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