Publisher's Synopsis
El objetivo de este estudio fue comparar cuál de los algoritmos supervisados populares de minería de datos se aproxima más a la realidad para poder clasificar y predecir el exceso de peso en niños y adolescentes. Para analizar los datos, se utilizó una base de datos de escolares de la región de Itaupú-Paraná (Brasil), cuyas edades oscilan entre 6-17 años. El programa utiliza diferentes herramientas para la minería de datos como Weka y Rapid Miner. Los resultados muestran la mejor técnica supervisada para clasificar la obesidad de los escolares y pueda contribuir a predecir el riesgo de exceso de peso en niños y adolescentes.
