Desarrollo de un modelo predictivo de Machine Learning para estimar el riesgo de infarto cerebral usando variables clínicas y demográficas

Se desarrolló un modelo predictivo de Machine Learning basado en algoritmos de Regresión Logística y Multilayer Perceptron, ensamblados mediante Voting Classifier.

El modelo fue entrenado utilizando datos clínicos y demográficos preprocesados provenientes del conjunto de datos stroke.csv.

El preprocesamiento incluyó, entre otras cosas, el balanceo de clases mediante generación de datos sintéticos utilizando CTGAN. 

El modelo final alcanzó 93% de recall, 92% de F1-score y 97% de ROC-AUC.