La mejor parte de bateria de riesgo psicosocial de la javeriana

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This paper presents a new methodology based on the application of Support Vector Machine algorithms, Naïve Bayes and Genetic Algorithms in diagnostics of psychosocial evaluations for the identification and prediction of the psychosocial risk level of public-school teachers in Colombia. A comparative study of the model of machine learning for prediction was carried pasado: Support Vector Machines (SVM) and Naïve Bayes, in two stages, first with all the variables and second, reducing the dimensionality of the database applying genetic algorithms, The best forty variables with the best efficiency in prediction accuracy were selected.

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Prediction of psychosocial risks in colombian teachers of public schools using machine learning techniques

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