Newborns Weight Prediction

Predicción y clasificación de peso de los recién nacidos

Nota: Este repositorio comparte el proyecto de trabajo pareal en cumplimiento de la clase de programación para el curso de Master of Data Science.

Resumen del trabajo

El peso al nacer es el peso del bebé tomado justo después de que él o ella nace, y un bebé el peso al nacer es un fuerte indicador de salud y nutrición materna y recién nacida. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el bajo peso al nacer se define como el peso al nacer de menos de 2.500 gramos o 5.5 libras, independientemente de la edad gestacional. El rango de peso normal para el bebé recién nacido debe exceder los 2,500 gramos (5.5 libras) pero menos de 4,000 gramos (8.8 libras). El bajo peso al nacer es un resultado que ha sido motivo de preocupación porque las tasas de mortalidad infantil y las tasas de defectos de nacimiento son muy altas para los bebés de bajo peso al nacer. Puede ocurrir un bajo peso al nacer en bebés prematuros que se entregan a una edad gestacional menos de 37 semanas de embarazo (la duración normal de un embarazo es de 40 semanas) o en bebés que nacen a la hora regular pero están bajo peso. El bebé con un rango de peso más grande de lo normal se considera grande y aumentaría el riesgo y las dificultades durante el parto. Sería muy importante que el médico pueda predecir el peso al nacer en lugar de depender únicamente de los resultados de ultrasonido, para que puedan tomar diferentes medidas por adelantado y minimizar el riesgo durante el parto. Aunque el ultrasonido puede ayudar a dicha predicción, pero los científicos de datos también podrían detectar esto de antemano con los datos dados.

Objetivos

Los objetivos principales de este proyecto son intuitivos. Estamos lidiando con diferentes tareas tomando la clase de peso al nacer y de peso al nacer como las variables objetivo. En la primera tarea, nuestro objetivo es predecir el peso al nacer del bebé dado información sobre la salud histórica de la madre, los hábitos, el período de gestación y la edad. En la segunda tarea, nuestro objetivo es clasificar si un bebé tiene bajo peso, sobrepeso o tiene un peso normal utilizando las mismas características. Por lo tanto, los modelos de regresión y clasificación están construidos en este trabajo.

Fuentes de datos

• El conjunto de datos utilizado se comparte en el sitio de Kaggle: https://www.kaggle.com/competitions/csci-ml-s19-pa1/data
• Los datos se recopilaron en 2008 con 133422 filas con 125 columnas.
• Para la tarea de regresión , las variables objetivo para nuestro estudio es el peso al nacer del bebé, Bweight , que puede representarse a partir de columnas, a saber, bround y rebote, lo que denota el peso al nacer en libras y onza por separado.
• Para la tarea de clasificación , dado que la variable objetivo se registra en métricas medibles, asignamos las categorías de peso al natalidad de acuerdo con las categorías definidas por quién crea una nueva columna bweight_cond para registrar las agrupaciones de peso al nacer del bebé.
• Los bebés con bajo peso al nacer son aquellos con menos de 5.5 libras. Los bebés grandes con un peso al nacer superior a 8.8 libras se clasifican como sobrepeso . Además de eso, el bebé está en el rango normal de peso al nacer .

Rpubs

Los scripts y los resultados del código se traducen como documentos de Markdown en RSTUDIO y se comparten en RPUBS:
https://rpubs.com/s2003493/birtheweight-analysis?fbclid=iwar3yur0axet3pag5iqtnkzfxmzxbv8oiccm-bdokw70xxdatgfhjemutnnu