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This paper presents a new methodology based on machine learning techniques in diagnostics of psychosocial assessments to identify the risk level in teachers of public schools in Colombia. A comparative study of three important models of machine learning for prediction was done: industrial neural networks, decision trees and naive bayes, reducing the dimensionality of the data. This was done by applying genetic algorithms, algorithm of the expected amount of information, the algorithm GainRatioAttributeEval, Pearson's relation coefficient and principal components analysis.
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