Comparación entre regresión logística y perceptrón multicapa: Caso aplicado al conjunto de datos Pima Indian Database

Abstract

El objetivo del trabajo fue realizar una comparación de las propiedades clasificatorias entre una regresión logística y un perceptrón multicapa aplicado a un problema dicotómico como es el diagnóstico positivo o negativo de diabetes. Los datos utilizados son del Pima Indian Diabetes Database que son propiedad del National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases de los Estados Unidos de América. La metodología fue en el desarrollo de los algoritmos de la regresión logística y la construcción de un perceptrón multicapa en el lenguaje Python. LOs resultados muestran la superioridad clasificatoria del perceptrón multicapa por lo cual se sugiere su uso en problemas de clasificación.