INTEGRANTES:
Niels V. Pacheco B.
Valeria P. Bulege N.
Kewin R. Cuadros C.
RESUMEN:
Este estudio aplica modelos predictivos de machine learning para anticipar el riesgo de morosidad en clientes de una empresa de distribución eléctrica, utilizando únicamente el historial transaccional de pagos.
Link al codigo: https://github.com/nielspac177/UNI_intr ... _github_ml
Se encontraron 2 coincidencias
- 14 Ene 2026, 21:31
- Foros: Proyectos en Inteligencia Artificial
- Tema: APLICACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS DE MACHINE LEARNING PARA ANTICIPAR EL INGRESO DE CLIENTES EN CONDICIÓN DE MOROSIDAD
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- 14 Ene 2026, 21:28
- Foros: Proyectos en Inteligencia Artificial
- Tema: APLICACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS DE MACHINE LEARNING PARA ANTICIPAR EL INGRESO DE CLIENTES EN CONDICIÓN DE MOROSIDAD
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APLICACIONES DE MODELOS PREDICTIVOS DE MACHINE LEARNING PARA ANTICIPAR EL INGRESO DE CLIENTES EN CONDICIÓN DE MOROSIDAD
Niels V. Pacheco B.
Valeria P. Bulege N.
Kewin R. Cuadros C.
RESUMEN:
Este estudio aplica modelos predictivos de machine learning para anticipar el riesgo de morosidad en clientes de una empresa de distribución eléctrica, utilizando únicamente el historial transaccional de pagos.
Link al código: https://github.com/nielspac177/UNI_intr ... _github_ml
Valeria P. Bulege N.
Kewin R. Cuadros C.
RESUMEN:
Este estudio aplica modelos predictivos de machine learning para anticipar el riesgo de morosidad en clientes de una empresa de distribución eléctrica, utilizando únicamente el historial transaccional de pagos.
Link al código: https://github.com/nielspac177/UNI_intr ... _github_ml