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Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria.

Orientador: Liciana Vaz de Arruda Silveira / 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. / Doutor

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000930314
Date January 2020
CreatorsGaldino, Maicon Vinícius.
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Instituto de Biociências (Campus de Botucatu).
PublisherBotucatu,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typecomputer file
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

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