[HTML][HTML] Una revisión sistemática de Modelos de clasificación de dengue utilizando machine learning

GLE Maquen-Niño, J Bravo, R Alarcón… - RISTI-Revista Ibérica de …, 2023 - scielo.pt
El dengue es una enfermedad arboviral que anualmente reporta un gran número de
infectados en la costa norte y la selva peruana. Según las estadísticas, está aumentando …

Performance of CART Time-Based Feature Expansion in Dengue Classification Index Rate

AH Suhendar, AA Rohmawati… - Sinkron: jurnal dan …, 2024 - jurnal.polgan.ac.id
This study proposes utilizing the machine learning technique CART to classify the spread of
dengue hemorrhagic fever (DHF). To expand the features used, the CART classification …

Contribuciones del aprendizaje automático en el descubrimiento del dengue: un análisis cienciométrico

W Arrubla-Hoyos, A Solano-Barliza - … de Información en Ciencias de la …, 2024 - acimed.sld.cu
El dengue es una enfermedad vírica que cobra vidas humanas año tras año, lo que genera
la necesidad de explorar nuevas soluciones desde la informática para lograr una detección …

IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TIFUS DENGAN METODE Breadth-First Search dan Best-First Search

DA Ahmad, R Rachman - Jurnal Informatika dan Teknik …, 2023 - journal.eng.unila.ac.id
Penyakit tifus merupakan salah satu penyakit infeksius yang sering menimbulkan masalah
kesehatan masyarakat. Untuk membantu penegakan diagnosa yang lebih tepat dan cepat …

[PDF][PDF] Optimal tree depth in decision tree classifiers for predicting heart failure mortality

TA Assegie, A Elaraby - Healthcraft Front, 2023 - researchgate.net
The depth of a decision tree (DT) affects the performance of a DT classifier in predicting
mortality caused by heart failure (HF). A deeper tree learns complex patterns within the data …