Selección de atributos mediante feature importance para la clasificación de casos de dengue en México - Alcaraz Vázquez, Miguel; Adame Rodríguez, Marco Antonio; García Guevara, Dan Salvador; Martínez, Edgardo Tomas; Alonso Silverio, Gustavo Adolfo (Revista Vínculos, 2026)
El dengue es un importante reto para la salud pública en México, con una incidencia creciente y recursos diagnósticos limitados en las regiones endémicas. Este estudio propone el uso de técnicas de aprendizaje automático combinadas con un algoritmo personalizado de importancia de características para mejorar la clasificación de los casos de dengue usando variables con el fin de apoyar la vigilancia epidemiológica. El dataset proviene de los datos del conjunto de datos «Enfermedades Transmitidas por Vector» del Ministerio de Salud de México (febrero de 2024-febrero de 2025) y se definió la variable DICTAMEN (casos confirmados frente a casos negativos) como objetivo de clasificación. El método de importancia de las características basado en árboles de decisión redujo el conjunto de datos de 22 a 7 atributos clave, eliminando las variables redundantes y menos informativas. Se probaron algoritmos más usados en la literatura (Random Forest, Naive Bayes, MLP, entre otros) tanto en el conjunto de datos completo como en el reducido. Los resultados mostraron mejoras en la precisión y el equilibrio, especialmente en el caso de MLP y Naive Bayes. La vigilancia epidemiológica puede implementarse en dispositivos móviles, lo que permite un uso más amplio en sistemas de salud con recursos limitados.