Andrés Dani
Un método que se utiliza con frecuencia para determinar la hora de la muerte es el nomograma de Henssge. Sin embargo, la precisión del período de tiempo resultante se ve afectada por las incertidumbres que surgen de la solución gráfica de la expresión matemática original. En comparación con el nomograma de Henssge, proporcionamos un método más preciso y adaptativo para calcular la hora de la muerte utilizando técnicas/herramientas de aprendizaje automático existentes, incluidas las máquinas de vectores de soporte (SVM) y los árboles de decisión. La mayor parte de las herramientas que elegimos pueden estimar la hora de la muerte con bajas tasas de error incluso con solo 3000 casos de entrenamiento, según un modelo sintético basado en datos que desarrollamos utilizando Python. Los mejores resultados para determinar la hora de la muerte con el menor error y la mayor precisión estimada de la hora de la muerte se obtuvieron de una SVM con un núcleo de función de base radial (RBF) y AdaBoost+SVR.
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