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A new method to identify psychosocial risk level classification in Colombian public-school teachers, based on new hybrid approach on Artificial Intelligence. In this paper, we propose a first approach to hybrid prediction method using the algorithm hill climbing and Support Vector Machines (HC-SVM) to predict the psychosocial risk level on Colombian teachers public-schools in the metropolitan area of a Colombian city, where uses HC to optimize the input parameters of the prediction model based on SVM. A database with 5,340 epidemiological records that correspond to the psychosocial evaluations of public-school teachers in the metropolitan area of a Colombian city (five municipalities).
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Reportes individuales: Los cuales corresponden a informes por cada unidad de los cuestionarios aplicados (los cuales se generan a partir del uso de la función de combinación de correspondencia entre los programas de Office – Excel y Word).
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This paper presents a new methodology based on the application of Support Vector Machine algorithms, Naïve bateria de riesgo psicosocial virtual Bayes and Genetic Algorithms in diagnostics of psychosocial evaluations for the identification and prediction of the psychosocial risk level of public-school teachers in Colombia. A comparative study of the model of machine learning for prediction was carried out: Support Vector Machines (SVM) and Naïve Bayes, in two stages, first with all the variables and second, reducing the dimensionality of the database applying genetic algorithms, The best forty variables with the best efficiency in prediction bateria de riesgo psicosocial virtual accuracy were selected.
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