RESUMO
RESUMEN La técnica del árbol de decisiones en las ciencias de la salud sirve para comprender las correlaciones entre las descripciones de los pacientes y para clasificar de forma precisa en diversas categorías. El objetivo del estudio fue analizar la exactitud de la clasificación del exceso de peso de escolares mediante la aplicación de un árbol de decisión difusa, utilizando una base de datos de Itaupú, Paraná (Brasil). Se utilizó la base de datos de una muestra conformada por 5962 estudiantes (3024 del sexo femenino y 2938 del sexo masculino), con un rango de edad entre los 6 a 17 años de edad. Las variables consideradas fueron peso, estatura y el Índice de Masa Corporal (IMC). Para clasificar los datos antropométricos de los escolares se utilizó un árbol de decisión difusa. Los resultados del aprendizaje mostraron una clasificación correcta en el sexo femenino de 2688 y en el sexo masculino de 2471 registros respectivamente. En relación a la exactitud, se determinó 84% en el sexo masculino y 89% en el sexo femenino. El Área Bajo la curva mostró valores más altos en el método Difuso y en ambos sexos (0.965-0.983), mientras que en el método clásico, fueron inferiores (0.804-0.895). De acuerdo a los resultados calculados es posible aplicar el árbol de decisión difusa para la clasificación de escolares con exceso de peso con una exactitud aceptable, además se presenta como una técnica alternativa que puede ahorrar tiempo a la hora de analizar el estado nutricional, sin embargo, no se realizó otros cálculos estadísticos que tengan que ver con la precisión y exactitud a través de métodos estadísticos convencionales y comparar con la técnica de árboles difusos.
ABSTRACT The decision tree technique in the health sciences serves to understand the correlations between the descriptions of patients and to classify accurately in various categories. The aim of the study was to analyze the accuracy of the classification of excess weight of schoolchildren through the application of a fuzzy decision tree, using a database of Itaupú, Paraná (Brazil). We used the database of a sample consisting of 5962 students (3024 female and 2938 male), with an age range between 6 to 17 years of age. The variables considered were weight, height and the Body Mass Index (BMI). To classify the anthropometric data of the students, a diffuse decision tree was used. The learning results showed a correct classification in the female sex of 2688 and in the male sex of 2471 records respectively. In relation to accuracy, 84% was determined in the male sex and 89% in the female sex. The Area under the curve showed higher values in the Fuzzy method and in both sexes (0.965-0.983), while in the classical method, they were lower (0.804-0.895). According to the calculated results it is possible to apply the fuzzy decision tree for the classification of overweight students with an acceptable accuracy, and it is presented as an alternative technique that can save time when analyzing the nutritional status, however, no other statistical calculations were made that have to do with the precision and accuracy through conventional statistical methods and compare with the technique of fuzzy trees.