CLASIFICACIÓN BINARIA EN DIAGNÓSTICOS DE PERIODONTITIS

 

        DIPLOMADO EN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MODULO IV

          APRENDIZAJE AUTOMATICO CON PYTHON Y ASISTENTES INTELIGENTES

              Ortega Irusta Elsy Nilda

              Este es el chat GPT 

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CLASIFICACIÓN BINARIA EN DIAGNÓSTICOS DE PERIODONTITIS

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Desarrollar un modelo de árbol de decisión para clasificación binaria en diagnósticos de periodontitis implica aplicar el pensamiento computacional y comprender los conceptos clave de regresión logística y árboles de decisión. A continuación, te presento un paso a paso:

Paso 1: Definir el Problema

- Objetivo: Diagnosticar la presencia o ausencia de periodontitis a partir de ciertas características.

- Datos de Entrada: Datos clínicos como la profundidad de la bolsa periodontal, sangrado al sondaje, movilidad dental, etc.

- Datos de Salida: Clasificación binaria (presencia o ausencia de periodontitis).

Paso 2: Recopilar Datos

- Conjunto de Datos: Utiliza un conjunto de datos clínicos etiquetados con la presencia o ausencia de periodontitis.

Paso 3: Pre Procesamiento de Datos

- Limpieza de Datos: Manejar valores faltantes, eliminar duplicados.

- Transformación de Datos: Codificar variables categóricas, normalizar datos numéricos si es necesario.

Paso 4: Dividir Datos

- Conjuntos de Entrenamiento y Prueba: Divide los datos en conjuntos de entrenamiento (para construir el modelo) y prueba (para evaluar el rendimiento).

Paso 5: Regresión Logística (Conceptos Clave)

- Entrenamiento del Modelo: Ajusta un modelo de regresión logística a los datos de entrenamiento.

- Predicción: Realiza predicciones en el conjunto de prueba.

Paso 6: Árboles de Decisión (Conceptos Clave)

- Entrenamiento del Árbol: Utiliza el conjunto de entrenamiento para construir un árbol de decisión.

- Predicción: Clasifica instancias basándose en las decisiones tomadas en el árbol.

Paso 7: Implementación del Árbol de Decisión

- Selección de Algoritmo: Puedes utilizar algoritmos como CART (Classification and Regression Trees) o C4.5.

- Configuración de Parámetros: Ajusta parámetros como la profundidad máxima del árbol.

- Entrenamiento del Modelo: Ajusta el árbol al conjunto de entrenamiento.

Paso 8: Evaluación del Modelo

- Métricas de Evaluación: Utiliza métricas como precisión, sensibilidad, especificidad, y curva ROC para evaluar el rendimiento del modelo.

Paso 9: Análisis de Importancia de Características

- Análisis Posterior: Analiza qué características son más importantes en la toma de decisiones del árbol.

Paso 10: Poda del Árbol

- Optimización del Árbol: Poda el árbol para evitar sobreajuste, mejorando así la generalización del modelo.

Paso 11: Comparación de Resultados

- Regresión Logística vs. Árbol de Decisión: Compara los resultados de la regresión logística con el árbol de decisión en términos de rendimiento.

Paso 12: Iteración y Mejora

- Ajuste de Parámetros: Itera sobre los pasos anteriores para mejorar el rendimiento del modelo.

Paso 13: Desarrollo de Reglas (Aprendizaje Automático)

- Extracción de Reglas: Analiza las reglas implícitas en el árbol de decisión como una forma de aprendizaje automático.

Este enfoque sigue el paradigma de aprendizaje automático, donde las entradas y salidas conducen a la identificación de reglas, en contraste con la programación tradicional basada en reglas predefinidas. Este proceso implica una comprensión profunda de los datos y los algoritmos para construir modelos eficientes y precisos.

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Árbol de decisiones en periodontitis para niños de 5 años: ejemplo.

Desarrollar un árbol de decisiones para niños de 5 años implica simplificar el proceso y hacerlo más visual y comprensible para su nivel de desarrollo. Aquí tienes un ejemplo simplificado que podrías utilizar para explicar la importancia de cepillarse los dientes para prevenir problemas de periodontitis:

Árbol de Decisiones para Niños de 5 Años: Prevenir Problemas en los Dientes

Pregunta Inicial:

1. ¿Te cepillas los dientes todos los días?

   - Sí: ¡Excelente! Vamos a la siguiente pregunta.

   - No: ¡Oh no! Necesitas cepillar tus dientes para mantenerlos saludables.

Pregunta 1 (Para aquellos que respondieron "Sí" en la pregunta inicial):

2. ¿Cuántas veces al día te cepillas los dientes?

   - Dos veces al día: ¡Genial! Sigamos cuidando esos dientes.

   - Menos de dos veces al día: Intentemos cepillarnos dos veces al día para mantener nuestros dientes fuertes y limpios.

Pregunta 2 (Para aquellos que respondieron "No" en la pregunta inicial):

3. ¿Usas hilo dental alguna vez?

   - Sí: ¡Muy bien! El hilo dental ayuda a mantener nuestros dientes aún más limpios.

   - No: Intentemos usar hilo dental. Es como una superhéroe que lucha contra los gérmenes en lugares pequeñitos donde el cepillo no puede llegar.

Conclusión:

- Si se cepillan dos veces al día y usan hilo dental: ¡Felicidades! Están haciendo un trabajo maravilloso para mantener sus dientes felices y saludables.

- Si no se cepillan lo suficiente o no usan hilo dental: Hagamos un esfuerzo junto para cuidar de nuestros dientes. Cepillarse y usar hilo dental nos ayuda a tener dientes fuertes y bonitos.

Este árbol de decisiones simplificado utiliza preguntas simples y opciones fáciles de entender para ayudar a los niños a comprender la importancia de cuidar sus dientes para prevenir problemas como la periodontitis. Puedes incluso hacerlo más interactivo y divertido al incluir imágenes o representaciones visuales de cepillos de dientes e hilo dental.

Código en Python

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Ejemplo simple de un árbol de decisiones en Python utilizando la biblioteca `scikit-learn`. Sin embargo, ten en cuenta que este ejemplo es más educativo que práctico, ya que el árbol de decisiones no es la herramienta más adecuada para este tipo de problema en el mundo real. Usualmente, se utilizarían enfoques más simples para educar a los niños, como historias interactivas o juegos.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_text

# Datos de entrenamiento (características)

# 1 si se cepilla dos veces al día y usa hilo dental, 0 en caso contrario

X = [[1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 0]]

# Etiquetas (1 si los dientes están bien cuidados, 0 en caso contrario)

y = [1, 1, 1, 0]

# Crear un clasificador de árbol de decisiones

clf = DecisionTreeClassifier()

# Entrenar el clasificador

clf = clf.fit(X, y)

# Visualizar el árbol de decisiones

tree_rules = export_text(clf, feature_names=['Cepilla dos veces al día', 'Usa hilo dental'])

print(tree_rules)

# Hacer predicciones

def predecir(cantidad_cepillados, usa_hilo_dental):

    predicciones = clf.predict([[cantidad_cepillados, usa_hilo_dental]])

    return "¡Tus dientes están bien cuidados!" if predicciones[0] == 1 else "Necesitas cuidar mejor tus dientes."

# Ejemplos de predicciones

print(predecir(1, 1))  # Ejemplo positivo

print(predecir(0, 0))  # Ejemplo negativo

|--- Usa hilo dental <= 0.50 | |--- Cepilla dos veces al día <= 0.50 | | |--- class: 0 | |--- Cepilla dos veces al día > 0.50 | | |--- class: 1 |--- Usa hilo dental > 0.50 | |--- class: 1 ¡Tus dientes están bien cuidados! Necesitas cuidar mejor tus dientes.

Este código crea un árbol de decisiones simple basado en las respuestas a dos preguntas. Ten en cuenta que este es un ejemplo básico y que, en situaciones reales, podrías necesitar más datos y características para construir un modelo más robusto y útil. Además, para educar a los niños, es probable que prefieras métodos más visuales e interactivos.

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Ejemplos de Algoritmos: Regresión lineal

Claro, puedo proporcionarte un ejemplo simple de regresión lineal en Python utilizando la biblioteca `scikit-learn`. En este caso, utilizaremos una situación hipotética donde queremos predecir la cantidad de tiempo que un niño pasa jugando al aire libre basándonos en la cantidad de horas de sol que hay en un día.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Datos de entrenamiento

horas_de_sol = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

tiempo_jugando = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# Reshape para que los datos tengan el formato correcto

horas_de_sol = horas_de_sol.reshape(-1, 1)

tiempo_jugando = tiempo_jugando.reshape(-1, 1)

# Crear un modelo de regresión lineal

modelo = LinearRegression()

# Entrenar el modelo

modelo.fit(horas_de_sol, tiempo_jugando)

# Hacer predicciones

predicciones = modelo.predict(horas_de_sol)

# Visualizar los resultados

plt.scatter(horas_de_sol, tiempo_jugando, color='black', label='Datos reales')

plt.plot(horas_de_sol, predicciones, color='blue', linewidth=3, label='Regresión Lineal')

plt.xlabel('Horas de Sol')

plt.ylabel('Tiempo Jugando')

plt.legend()

plt.show()

En este ejemplo, las horas de sol son nuestras características (variable independiente), y el tiempo jugando es nuestra variable objetivo (variable dependiente). El modelo de regresión lineal intenta encontrar la línea que mejor se ajusta a estos datos para predecir el tiempo de juego en función de las horas de sol.

Recuerda que este es un ejemplo simple y en situaciones reales, la regresión lineal se utilizaría con un conjunto de datos más grande y complejo. Además, este modelo es solo un punto de partida y puede no ser adecuado para todos los conjuntos de datos. En problemas más complejos, podrías necesitar modelos más avanzados o realizar un pre procesamiento más detallado de los datos.

Diferentes graficas.

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1. Gráfico de Dispersión: Muestra la relación entre las horas de sol y el tiempo jugando. Cada punto en el gráfico representa un par de datos (horas de sol, tiempo jugando).

2. Regresión Lineal: Muestra la línea de regresión lineal ajustada a los datos de entrenamiento. La línea representa la relación lineal entre las horas de sol y el tiempo jugando según el modelo de regresión lineal.

Puedes ejecutar este código en un entorno de Python para visualizar los gráficos. Recuerda que estos gráficos son bastante simples y adecuados para ilustrar conceptos básicos de regresión lineal. En aplicaciones más complejas, podrías necesitar visualizaciones más detalladas y sofisticadas.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Datos de entrenamiento

horas_de_sol = np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

tiempo_jugando = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# Reshape para que los datos tengan el formato correcto

horas_de_sol = horas_de_sol.reshape(-1, 1)

tiempo_jugando = tiempo_jugando.reshape(-1, 1)

# Crear un modelo de regresión lineal

modelo = LinearRegression()

# Entrenar el modelo

modelo.fit(horas_de_sol, tiempo_jugando)

# Hacer predicciones

predicciones = modelo.predict(horas_de_sol)

# Visualizar los resultados

# Gráfico de dispersión de datos reales

plt.scatter(horas_de_sol, tiempo_jugando, color='black', label='Datos reales')

plt.xlabel('Horas de Sol')

plt.ylabel('Tiempo Jugando')

plt.title('Gráfico de Dispersión: Horas de Sol vs. Tiempo Jugando')

plt.legend()

plt.show()

# Gráfico de la regresión lineal

plt.plot(horas_de_sol, predicciones, color='blue', linewidth=3, label='Regresión Lineal')

plt.scatter(horas_de_sol, tiempo_jugando, color='black', label='Datos reales')

plt.xlabel('Horas de Sol')

plt.ylabel('Tiempo Jugando')

plt.title('Regresión Lineal: Horas de Sol vs. Tiempo Jugando')

plt.legend()

plt.show()

Conclusiones y reflexiones:. El modelo de regresión lineal nos ayuda a personalizar el aprendizaje y conectarnos con la audiencia.