Clasificación de riesgo metabólico CDC BRFSS
Big DataCDCPythonMachine Learning
Problema
Análisis masivo de 253.680 registros del CDC para clasificar perfiles de riesgo metabólico.
Solución
Pipeline de Big Data con Pandas/Scikit-learn, manejo de desbalance de clases y optimización de hiperparámetros.
Resultado
Identificación de patrones de riesgo a gran escala con alta precisión estadística.
Lecciones
Iteraciones, riesgos y aprendizajes clave.
Próximos pasos
Extensiones y roadmap sugerido.