Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da Hepatite A

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos,Alcione Miranda dos
Data de Publicação: 2005
Outros Autores: Seixas,José Manoel de, Pereira,Basílio de Bragança, Medronho,Roberto de Andrade
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista brasileira de epidemiologia (Online)
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-790X2005000200004
Resumo: Este trabalho desenvolve um sistema para predição da soroprevalência da Hepatite A. Para isto, são considerados os modelos de regressão de logística e redes neurais artificiais. O desempenho de tais modelos é medido através da taxa de classificação incorreta em uma amostra do município de Duque de Caxias, Rio de Janeiro, que possui elevada prevalência da doença. Resultados mostram que o modelo neural, aplicado sobre a informação relevante extraída do modelo de regressão logística, apresenta um bom desempenho, alcançando uma eficiência de classificação geral acima de 88%.
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