Estimación Temprana del Costo de Ayuda Humanitaria ante lluvias intensas empleando algoritmos de Machine Learning

[carlosgqr]

TEMA:
Estimación Temprana del Costo de Ayuda ´ Humanitaria ante lluvias intensas empleando algoritmos de Machine Learning.

ABSTRACT:
Este artículo describe el desarrollo del proyecto de Machine Learning para la estimación temprana del costo de Bienes de Ayuda Humanitaria (BAH) ante la emergencia de lluvias intensas en Perú basado en la metodología CRISPDM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), con base en datos históricos de emergencias proporcionados por el Instituto de Defensa Civil (INDECI) desde el año 2003 al 2020. El objetivo principal es crear un modelo predictivo que facilite la toma de decisiones a las autoridades en la asignación de recursos de BAH. Se detalla cada una de las fases de la metodología, desde la comprensión del negocio y los datos hasta el modelado, evaluación y despliegue del modelo. Este proyecto busca optimizar tiempos y recursos en situaciones de emergencia, proporcionando predicciones precisas y oportunas. Las métricas de los resultados obtenidos han sido bajos debido a lo complejo y poco explorado del tema, siendo el algoritmo Gradient Boosting es el que tuvo mejores métricas.

https://portal.indeci.gob.pe/direccion- ... -2003-2020

INTEGRANTES:
JAVIER JAIME CUCHO
CARLOS QUISPE REYNOSO
CESAR REYES VIRHUEZ
GABRIELA VILLEGAS VASQUEZ