Determinación del grado de obesidad en niños utilizando inteligencia artificial
Esta tesis propone un estudio de riesgo en niños de sufrir obesidad. Basado en la genética y la ingesta calórica. Usando arboles de decisión J48 en la herramienta Weka para detectar patrones de parentesco entre un grupo de control y sus parientes con obesidad o malos hábitos alimenticios. De los vol...
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| 第一著者: | |
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| その他の著者: | |
| フォーマット: | Tesis Maestria |
| 言語: | Español[ 65] |
| 出版事項: |
Universidad Autónoma de Tamaulipas
2020
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | http://riuat.uat.edu.mx/handle/123456789/2095 |
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| 要約: | Esta tesis propone un estudio de riesgo en niños de sufrir obesidad. Basado en la genética y la ingesta calórica. Usando arboles de decisión J48 en la herramienta Weka para detectar patrones de parentesco entre un grupo de control y sus parientes con obesidad o malos hábitos alimenticios. De los voluntarios que corren el riesgo de desencadenar obesidad, el 43% tiene buena nutrición y padres obesos,otro 43% tiene una dieta pobre con padres obesos, esos voluntarios que tienen una nutrición deficiente y no tienen padres con sobrepeso, tienen un 10% de riesgo de obesidad, aquellos que no tienen padres obesos y tienen mala nutrición, su porcentaje de riesgo es del 4%. Fue posible detectar el predominio de la genética en la obesidad y las ventajas del uso de técnicas informáticas en el apoyo a la oportuna detección de obesidad. |
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