Sistema inteligente con machine learning y balanceo de datos para predecir la ansiedad de los trabajadores en la Municipalidad de Chorrillos

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo predecir los trastornos de ansiedad en los trabajadores de la Municipalidad de Chorrillos, mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning y balanceo de datos. La investigación fue de tipo aplicada, con diseño preexperimental, descriptivo y transversal, y se desarrolló en una población de 304 trabajadores, empleando la encuesta como técnica de recolección de datos y un cuestionario como instrumento. Los resultados evidenciaron que los modelos de Regresión Logística y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) alcanzaron el mejor desempeño predictivo, con valores de 100.00% en Accuracy, Matthews Correlation Coefficient (MCC), Sensibilidad, F1-Score y Precisión, concluyéndose que ambos algoritmos fueron los más eficaces para la predicción de trastornos de ansiedad.