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En el mundo de la medicina, el ictus es una de las enfermedades que más amenazan la vida humana en el mundo. Las causas más comunes de muerte en el mundo son el ictus, las cardiopatías y el cáncer. Afortunadamente, el ictus puede prevenirse si se identifica a los pacientes de alto riesgo antes de que se produzca. El diagnóstico médico para predecir un ictus es un proceso complejo. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para facilitar la predicción del ictus en las fases iniciales. El rendimiento de los algoritmos de clasificación depende de un conjunto de datos equilibrado, por lo que este estudio pretende aplicar técnicas de datos desequilibrados como el submuestreo, el sobremuestreo y las técnicas híbridas para mejorar el rendimiento de los modelos de clasificación.
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