Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNESP |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/11449/192418 |
Resumo: | Os objetivos deste trabalho foram apresentar modelos de classificação (Regressão Logística, Naive Bayes, Árvores de Classificação, Random Forest, k-Vizinhos mais próximos e Redes Neurais Artificiais) e a comparação destes utilizando processos de reamostragem em um conjunto de dados da área de geriatria (diagnóstico de demência). Analisar as pressuposições de cada metodologia, vantagens, desvantagens e cenários em que cada metodologia pode ser melhor utilizada. A justificativa e relevância desse projeto se baseiam na importância e na utilidade do tema proposto, visto que a população idosa aumenta em todo o mundo (nos países desenvolvidos e nos em desenvolvimento como o Brasil), os modelos de classificação podem ser úteis aos profissionais médicos, em especial aos médicos generalistas, no diagnóstico de demências, pois em diversos momentos o diagnóstico não é simples. |
id |
UNSP_80a8bc2ca9e5393731d3c2473a5c5207 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unesp.br:11449/192418 |
network_acronym_str |
UNSP |
network_name_str |
Repositório Institucional da UNESP |
repository_id_str |
2946 |
spelling |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria.Probabilistic and non-probabilistic models of binary classification for patients with or without dementia as aid in clinical practice in geriatryRegressão logísticaÁrvore de classificaçãoRedes neurais artificiaisNaive BayesRandom ForestAlgoritmo kNNOs objetivos deste trabalho foram apresentar modelos de classificação (Regressão Logística, Naive Bayes, Árvores de Classificação, Random Forest, k-Vizinhos mais próximos e Redes Neurais Artificiais) e a comparação destes utilizando processos de reamostragem em um conjunto de dados da área de geriatria (diagnóstico de demência). Analisar as pressuposições de cada metodologia, vantagens, desvantagens e cenários em que cada metodologia pode ser melhor utilizada. A justificativa e relevância desse projeto se baseiam na importância e na utilidade do tema proposto, visto que a população idosa aumenta em todo o mundo (nos países desenvolvidos e nos em desenvolvimento como o Brasil), os modelos de classificação podem ser úteis aos profissionais médicos, em especial aos médicos generalistas, no diagnóstico de demências, pois em diversos momentos o diagnóstico não é simples.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silveira, Liciana Vaz de Arruda [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Galdino, Maicon Vinícius2020-04-30T15:09:27Z2020-04-30T15:09:27Z2020-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/19241800093031433004064083P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-12-13T06:21:13Zoai:repositorio.unesp.br:11449/192418Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T20:14:39.141952Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. Probabilistic and non-probabilistic models of binary classification for patients with or without dementia as aid in clinical practice in geriatry |
title |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
spellingShingle |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. Galdino, Maicon Vinícius Regressão logística Árvore de classificação Redes neurais artificiais Naive Bayes Random Forest Algoritmo kNN |
title_short |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
title_full |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
title_fullStr |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
title_full_unstemmed |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
title_sort |
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria. |
author |
Galdino, Maicon Vinícius |
author_facet |
Galdino, Maicon Vinícius |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Silveira, Liciana Vaz de Arruda [UNESP] Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Galdino, Maicon Vinícius |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Regressão logística Árvore de classificação Redes neurais artificiais Naive Bayes Random Forest Algoritmo kNN |
topic |
Regressão logística Árvore de classificação Redes neurais artificiais Naive Bayes Random Forest Algoritmo kNN |
description |
Os objetivos deste trabalho foram apresentar modelos de classificação (Regressão Logística, Naive Bayes, Árvores de Classificação, Random Forest, k-Vizinhos mais próximos e Redes Neurais Artificiais) e a comparação destes utilizando processos de reamostragem em um conjunto de dados da área de geriatria (diagnóstico de demência). Analisar as pressuposições de cada metodologia, vantagens, desvantagens e cenários em que cada metodologia pode ser melhor utilizada. A justificativa e relevância desse projeto se baseiam na importância e na utilidade do tema proposto, visto que a população idosa aumenta em todo o mundo (nos países desenvolvidos e nos em desenvolvimento como o Brasil), os modelos de classificação podem ser úteis aos profissionais médicos, em especial aos médicos generalistas, no diagnóstico de demências, pois em diversos momentos o diagnóstico não é simples. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020-04-30T15:09:27Z 2020-04-30T15:09:27Z 2020-02-27 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11449/192418 000930314 33004064083P2 |
url |
http://hdl.handle.net/11449/192418 |
identifier_str_mv |
000930314 33004064083P2 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual Paulista (Unesp) |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UNESP instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP) instacron:UNESP |
instname_str |
Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
instacron_str |
UNESP |
institution |
UNESP |
reponame_str |
Repositório Institucional da UNESP |
collection |
Repositório Institucional da UNESP |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1808129177759514624 |