Clasificadores supervisados para el análisis predictivo de muerte y sobrevida materna

El presente trabajo se basa en el análisis de los clasificadores supervisados que puedan generar resultados aceptables para la predicción de la muerte y sobrevida materna, según características de pacientes complicadas durante su gestación determinada por los expertos salubristas. Se describe la metodología del desarrollo, las particularidades de la muestra, además los instrumentos utilizados para el procesamiento de los datos. Los resultados de la investigación luego de la evaluación de cada clasificador y entre ellos el que mejores resultados arroja. Los histogramas acerca de cada atributo de las pacientes, y la inclusión en la muestra. Los parámetros determinantes para su correcta clasificación. La comparación de cada resultado entre cada tipo de clasificador dentro de la familia a la que pertenece para después de identificado, implementar, el algoritmo de Naive-Bayes con estimador de Núcleo activado (KERNEL=TRUE), en un software que contribuya a la toma de decisiones certera y respaldada para los profesionales de la salud. En conclusión se encontró un clasificador supervisado que responde positivamente a dar cambio y mejora de la problemática que abarca a la sobrevida materna a pesar de sus complicaciones.