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Análisis de Características Clínicas y Creación de un Modelo Predictivo para Hospitalización en Pacientes Post Biopsia Prostática

Stack Tecnológico

Para este proyecto se utilizaron las siguientes dependencias de Python

• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-Learn
• Imbalanced-learn

Instalación de dependencias

Las dependencias necesarias para correr este análisis están contenidas en el archivo requirements.txt
Use el siguiente comando dentro de la carpeta del proyecto para la instalación

pip install -r requirements.txt

Contenido

El documento principal Análisis_Predictivo_Pacientes_de_Biopsia Contiene el siguiente indice

1. Premisa
2. Preparación de los datos
3. Limpieza de los datos
4. Análisis Exploratorio básico
5. Unificación de Variables
6. Exportar Data Preparada
7. Carga de Datos
8. Modelo Tree
9. Modelo Knn
10. Conclusiones
11. Licencia

Licencia 📄

Este repositorio puede ser utilizado como referencia para futuros análisis de datos similares o como base para la implementación de modelos de machine learning en el contexto médico.

Siéntete libre de utilizar, modificar y compartir este código de acuerdo a tus necesidades. Recuerda que este análisis y los modelos generados son específicos para el conjunto de datos proporcionado y deben ser adaptados a otras situaciones clínicas o conjuntos de datos.

Este proyecto fue llevado a cabo por Octavio Rodriguez, y está disponible en el siguiente enlace : https://github.com/OctavioRdz17/Analisis_Biopsia_Prostatica