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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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