Máquinas de Soporte Vectorial, Clasificador Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos para la Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos

Resumen En este artículo se presenta una nueva metodología basada en la aplicación de algoritmos Máquina de Soporte Vectorial, Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos en diagnósticos de evaluaciones psicosociales para la identificación del grado de riesgo psicosocial en docentes de colegios públicos en C...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Mosquera,Rodolfo, Castrillón,Omar D., Parra,Liliana
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2018
Materias:	aprendizaje de máquina máquinas de soporte vectorial Naïve Bayes algoritmos genéticos
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000600153
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spelling	oai:scielo:S0718-076420180006001532019-03-21Máquinas de Soporte Vectorial, Clasificador Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos para la Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos ColombianosMosquera,RodolfoCastrillón,Omar D.Parra,Liliana aprendizaje de máquina máquinas de soporte vectorial Naïve Bayes algoritmos genéticos Resumen En este artículo se presenta una nueva metodología basada en la aplicación de algoritmos Máquina de Soporte Vectorial, Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos en diagnósticos de evaluaciones psicosociales para la identificación del grado de riesgo psicosocial en docentes de colegios públicos en Colombia. Se realizó un estudio comparativo del modelo de aprendizaje de máquina para la predicción: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Naïve Bayes, en dos etapas, primero con todas las variables y segundo, reduciendo la dimensionalidad de los datos aplicando: algoritmos genéticos. Se seleccionaron las cuarenta mejores variables con mejor eficiencia en la precisión de la predicción. La base de datos utilizada se componía de 3000 registros epidemiológicos, que correspondían a docentes de colegios públicos del área metropolitana de una ciudad colombiana. El uso de SVM reconoce fácilmente variables de tipo fisiológico y el mejor desempeño de predicción se obtuvo con una eficiencia en la precisión del 96,3%.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.29 n.6 20182018-12-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000600153es10.4067/S0718-07642018000600153
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description	Resumen En este artículo se presenta una nueva metodología basada en la aplicación de algoritmos Máquina de Soporte Vectorial, Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos en diagnósticos de evaluaciones psicosociales para la identificación del grado de riesgo psicosocial en docentes de colegios públicos en Colombia. Se realizó un estudio comparativo del modelo de aprendizaje de máquina para la predicción: Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) y Naïve Bayes, en dos etapas, primero con todas las variables y segundo, reduciendo la dimensionalidad de los datos aplicando: algoritmos genéticos. Se seleccionaron las cuarenta mejores variables con mejor eficiencia en la precisión de la predicción. La base de datos utilizada se componía de 3000 registros epidemiológicos, que correspondían a docentes de colegios públicos del área metropolitana de una ciudad colombiana. El uso de SVM reconoce fácilmente variables de tipo fisiológico y el mejor desempeño de predicción se obtuvo con una eficiencia en la precisión del 96,3%.
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Máquinas de Soporte Vectorial, Clasificador Naïve Bayes y Algoritmos Genéticos para la Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos

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