Tema: Clasificación de Tickets No Estructurados de Mesa de Servicio TI utilizando Ensambles de Clasificadores.

Curso: Machine Learning 2025-2.

Integrantes:
- Barboza Gonzales José Luis
- Choque Navarro Marcelo
- Pacheco Mora Edgar
- Ruiz Crisóstomo Paul

Resumen:

La correcta priorización de tickets en mesas de servicio de TI es clave para cumplir los SLA y asegurar la continuidad operativa. En este trabajo se propone un sistema automático que clasifica la prioridad de tickets no estructurados usando un enfoque híbrido: reglas de negocio, procesamiento de lenguaje natural y modelos de machine learning en ensamble.

El sistema representa los textos con TF-IDF y n-gramas, incorpora metadatos y un score de urgencia, y maneja el desbalance de clases con técnicas como SMOTE y aumento de datos. Tras evaluar varios modelos, XGBoost obtuvo el mejor resultado, con 96.14% de exactitud y 89.19% de recall en la clase Urgente. La solución reduce la subjetividad del proceso manual y está lista para usarse en producción.

Código:
https://github.com/lucho19jose/Clasific ... /tree/main