Stratification for the Improvement of the Performance of an ANN in Diabetes Detection

Abstract

Guayaquil; que impiden alcanzar un rendimiento optimo del modelo de aprendizaje supervisado, para su puesta en producción en el centro integral, es el desbalanceo o desequilibrio de los datos en función del tipo de clase. Por tal motivo puesto que la red neuronal artificial obtuvo el rendimiento más aceptable, el presente estudio se centrará en la evaluación de la red neuronal artificial y de la mejora que se ha alcanzado al aplicarse la técnica de estratificación de los datos, que permite seleccionar de forma proporcional a los grupos de datos de una forma equilibrada, permitiendo elevar el rendimiento de la red neuronalartificial en un 3.39% pero con una reducción de perdida muy alta de aproximadamente el 99.98% durante el aprendizaje.