En este notebook se realizó un análisis predictivo de hospitalizaciones utilizando algoritmos de clasificación con Python.
Para ello se comenzó con un Análisis Exploratorio de los datos (EDA) de un dataset denominado BBDD_Hospitalización.xlsx.
El conjunto de datos muestra por cada registro distintas características de un paciente y si fué o no hospitalizado.
Luego de completar la limpieza y normalización de datos, se procedió a elaborar 2 modelos de clasificación (Árbol de Decisión y K-Vecinos) a los fines de predecir la hospitalización de pacientes (variable objetivo o etiqueta) en función de 2 variables predictoras (edad y antígeno prostático del paciente).