IPN ESIME 2019 Seminario de Reconocimiento de patrones en el area médica.
Skin cancer HAM10000 SGDC y CNN
Se obtuvieron los siguientes resultados de clasificación en la inferencia, sin extracción de caracteristicas:
CNN(Keras): Con datos de validación a 20%, accuracy ≈ 75.34%
SGDClassifier(SKlearn): Con datos de validación a 30%, accuracy ≈ 66.8%
Las pruebas se realizarón en Kaggle.com, se crea una cuenta, despues un kernel, se solicita al directorio Data que busque por el conjunto de datos Skin Cancer HAM10000.
Despues de estos pasos ya se puede revisar el funcionamiento de ambos Notebooks.
Se incluye el analisis de Regresión estadística con ejemplos.