DETECCIÓN PROACTIVA DE ANULACIONES DE COMPRA: UN ENFOQUE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

[theBeyondx]

TEMA:
DETECCIÓN PROACTIVA DE ANULACIONES DE COMPRA: UN ENFOQUE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

ABSTRACT:
Este estudio presenta un enfoque avanzado en la "detección de anulaciones de compra" utilizando técnicas de vanguardia en aprendizaje automático. Implementado en Python, el proyecto explota la eficiencia de PyCaret para el desarrollo rápido de modelos, mientras aborda el desafío de datos desequilibrados mediante SMOTEENN. Se realiza un análisis comparativo riguroso de algoritmos de ensemble learning, incluyendo Random Forest, XGBoost y Gradient Boosting, evaluando su eficacia en la predicción de cancelaciones de pedidos. El estudio profundiza en la interpretabilidad de los modelos, explorando la importancia de las características y su impacto en las decisiones de cancelación. Se discuten implicaciones teóricas sobre la generalización del modelo y su robustez frente a variaciones en los patrones de datos. Además, se abordan consideraciones éticas y de privacidad en el uso de datos de clientes para la toma de decisiones automatizada, proponiendo un marco para su implementación responsable en entornos comerciales.

INTEGRANTES:
Alvarez Cadillo Michell Adrian
Cornejo Puma Katterine de Astrid
Flores Quiliche Fernando
Henostroza Villacorta Victor Arturo
Mejia Cuba Richard Luis
Rodriguez Mallma Josef Renato

INFORME FINAL

DIAPOSITIVA

DATASET 2023:

ResultadoFiltrado2023.csv

(23.72 MiB) Descargado 96 veces

DATASET 2024:

ResultadoFiltrado2024.csv

(23.15 MiB) Descargado 93 veces

NOTEBOOKS:

Modelos.rar

(1.76 MiB) Descargado 89 veces