Bosque Aleatorio en la detección temprana del suicidio
Random Forest in the early detection of suicide
Palabras clave:
Suicidio, detección temprana, Bosque Aleatorio, aprendizaje automático, herramientas de prevención, Suicide, early detection, Random Forest, machine learning, prevention toolsResumen
Este artículo presenta una revisión sobre el uso de Bosques Aleatorios en la detección temprana del riesgo de suicidio. Los modelos de Bosque Aleatorio son una técnica de aprendizaje automático que se ha utilizado para identificar factores de riesgo específicos y mejorar la precisión en la predicción del riesgo de suicidio en comparación con otros métodos de aprendizaje automático o modelos tradicionales. En este artículo, se propone una metodología para el uso de Bosques Aleatorios en la detección temprana del riesgo de suicidio, que incluye la selección de variables relevantes, el entrenamiento del modelo y la evaluación de su precisión. También se presentan algunos ejemplos de resultados de la aplicación de Bosques Aleatorios en la detección temprana del riesgo de suicidio. Los resultados de la revisión indican que el uso de Bosques Aleatorios puede ser una herramienta prometedora para la prevención del suicidio y la protección de la vida humana. Sin embargo, se requiere una mayor evaluación de su eficacia clínica y una implementación ética y responsable en la práctica clínica.
This article presents a review on the use of Random Forest in the early detection of suicide risk. Random Forest models are a machine learning technique that have been used to identify specific risk factors and improve accuracy in predicting suicide risk compared to other machine learning methods or traditional models. In this article, a methodology is proposed for the use of Random Forest in the early detection of suicide risk, which includes selecting relevant variables, training the model, and evaluating its accuracy. Some examples of results from the application of Random Forest in early detection of suicide risk are also presented. The results of the review indicate that the use of Random Forest can be a promising tool for suicide prevention and protection of human life. However, further evaluation of its clinical efficacy and ethical and responsible implementation in clinical practice is required.
