Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem:
http://hdl.handle.net/10609/90987
Títol: | Predictor para el síndrome de Lynch: comparativa y análisis de algoritmos de machine learning |
Autoria: | Muñoz López, Marta |
Tutor: | Andrio, Pau |
Resum: | En el desenvolupament d'aquest projecte s'ha analitzat el síndrome de Lynch, un síndrome hereditari que augmenta les possibilitats de patir certs tipus de càncer. Aquesta síndrome es detecta a causa de mutacions en els gens: MLH1, MSH1, MSH2, MSH6 o PMS2. S'ha volgut desenvolupar un predictor del síndrome partint de certes característiques dels individus. Per a això, el primer pas ha estat recol·lectar dades per poder aplicar diferents algoritmes de machine learning. Després de trobar les dades més adequades, s'ha realitzat un anàlisi d'aquestes, després s'han aplicat diferents algoritmes de classificació per al final comparar-les tots. La llibreria principal utilitzada en el desenvolupament del producte ha estat scikit-learn de Python. Dins de tots els algoritmes utilitzats, en alguns d'ells s'ha realitzat un estudi per minoritzat dels paràmetres configurables per així obtenir els resultats més òptims. Tot el treball s'ha vist marcat causa de les dades, ja que la mostra d'aquestes era petita. |
Paraules clau: | síndrome de Lynch scikits.learn Python aprenentatge automàtic |
Tipus de document: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Data de publicació: | set-2018 |
Llicència de publicació: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Apareix a les col·leccions: | Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Arxius per aquest ítem:
Arxiu | Descripció | Mida | Format | |
---|---|---|---|---|
mmunozlopez2TFM0119memoria.pdf | Memoria del TFM | 1,07 MB | Adobe PDF | Veure/Obrir |
Comparteix:
Aquest ítem està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons