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# Detección de hospitalizaciones con Machine Learning

En este [notebook](https://github.com/JohanRROT/deteccion-hospitalizaciones-machine-learning/blob/main/EDA_hospitalizaciones_final.ipynb) se realizó un Análisis Predictivo de hospitalizaciones utilizando algoritmos de clasificación con Python.

Para ello se comenzó con un Análisis Exploratorio de los datos (EDA) de un dataset denominado [BBDD_Hospitalización.xlsx](https://github.com/JohanRROT/deteccion-hospitalizaciones-machine-learning/blob/main/BBDD_Hospitalizaci%C3%B3n.xlsx).

El conjunto de datos muestra por cada registro los atributos de un paciente. Cada registro indica a su vez si el paciente derivó en hospitalización o no.

Luego de completar la limpieza y normalización de datos, se procedió a elaborar 2 modelos de clasificación (Árbol de Decisión y K-Vecinos) a los fines de predecir la hospitalización de pacientes (variable objetivo o etiqueta) en función de 2 variables predictoras (edad y antígeno prostático del paciente).