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Artículo

Machine Learning Model for Imbalanced Cholera Dataset in TanzaniaModelo de Aprendizaje Automático para Conjunto de Datos Desbalanceado de Cólera en Tanzania

Resumen

La epidemia de cólera sigue siendo una amenaza pública a lo largo de la historia, afectando a poblaciones vulnerables que viven en condiciones de agua poco confiables e instalaciones sanitarias deficientes. Varios estudios han observado que la ocurrencia del cólera está fuertemente vinculada con factores ambientales como el cambio climático y la ubicación geográfica. El cambio climático ha sido fuertemente relacionado con la ocurrencia estacional y la propagación del cólera a través de la creación de patrones climáticos que favorecen la transmisión, infección y crecimiento de los agentes causantes de la enfermedad. En las últimas décadas, ha habido grandes avances en el desarrollo de modelos epidémicos para la predicción adecuada del cólera. Sin embargo, la integración de variables climáticas y el uso de técnicas de aprendizaje automático no se han desplegado explícitamente en la modelización de epidemias de cólera en Tanzania debido a los desafíos que conllevan sus conjuntos de datos, como datos desequilibrados e

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