TFM

Este repositorio contiene los notebooks de Jupyter utilizados en mi Trabajo de Fin de Máster titulado Comparación exhaustiva de algoritmos de machine learning de diferente naturaleza aplicados a datasets médicos. En este proyecto, se realizó una comparación exhaustiva de tres modelos de machine learning para tareas de clasificación: XGBoost, TabTransformer y Árboles de Decisión.

Datasets

Los modelos fueron entrenados y evaluados utilizando cuatro conjuntos de datos relevantes en el ámbito de la salud:

• Bone Marrow Transplant
• Chronic Kidney Disease
• Estimation of Obesity Levels
• Diabetes 130-US Hospitals

Metodología

Se implementó una metodología de análisis y comparación para evaluar el rendimiento de los modelos en términos de precisión, exhaustividad y otras métricas relevantes. Se exploraron diferentes técnicas de preprocesamiento de datos, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada para garantizar resultados robustos y generalizables.