@mastersthesis{20.500.12880/16156,
year = {2026},
month = {5},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/16156},
abstract = {Estudio comparativo de modelos de machine learning para la predicción de supervivencia a 5 años en cáncer de próstata utilizando la base SEER. Analiza algoritmos como Random Forest, Gradient Boosting y XGBoost frente a modelos tradicionales, concluyendo que los modelos ML ofrecen capacidad discriminatoria moderada, con Gradient Boosting como el más equilibrado.},
title = {Predicción de supervivencia a 5 años en cáncer de próstata mediante aprendizaje automático:
Análisis comparativo con modelos estadísticos tradicionales en la base seer (2010-2022)},
keywords = {Big Data},
keywords = {Inteligencia artificial},
keywords = {Cáncer de próstata},
author = {Cerchiaro Peña, Anatoly},
}