Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da Hepatite A

Revista Brasileira de Epidemiologia

Alcione Miranda Dos Santos²  José Manoel De Seixas¹  Basílio De Bragança Pereira¹  Roberto De Andrade Medronho¹ 

[1] ,Universidade Federal do Maranhão Departamento de Matemática

关键词: Redes Neurais;    Regressão Logística;    Hepatite A;    Sistemas de Apoio ao Diagnóstico Médico;    Neural Networks;    Logistic Regression;    Hepatitis A;    Supporting Systems for Medical Diagnosis;   

DOI  :  10.1590/S1415-790X2005000200004

来源: SciELO

【 摘 要 】

Este trabalho desenvolve um sistema para predição da soroprevalência da Hepatite A. Para isto, são considerados os modelos de regressão de logística e redes neurais artificiais. O desempenho de tais modelos é medido através da taxa de classificação incorreta em uma amostra do município de Duque de Caxias, Rio de Janeiro, que possui elevada prevalência da doença. Resultados mostram que o modelo neural, aplicado sobre a informação relevante extraída do modelo de regressão logística, apresenta um bom desempenho, alcançando uma eficiência de classificação geral acima de 88%.

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