Application of machine learning for predictions of consecutive dependent data of type {[(a, b)->c]->d} - Quevedo Piratova, Diego Alexander; Londoño Villalba, Jhon Uberney; Gonzalez Gomez, Arnaldo Andres (Tecnura, 2024)
Objetivo: Las técnicas de Machine Learning surgen como una respuesta al deseo de detectar automáticamente patrones en un conjunto de datos (datasets) en campos como la estadística, la matemática y la analítica de datos, permitiendo extraer información relevante de datasets de volúmenes significativamente grandes y realizar predicciones. Éste artículo presenta una aplicación enfocada en los algoritmos de árboles de decisión, regresión lineal y regresión aleatoria de tipo bosque para predecir un dato final a partir de datos dependientes consecutivos de tipo {[(a, b) → c] → D}. Metodología: Se parte de un diseño de investigación cuantitativo, que toma como insumo unos datasets basados en datos de intervalo, establecidos en un modelo de investigación correlacional al aplicar Python y su librería Scikit-learn. Esta biblioteca incluye diferentes algoritmos que pueden ser utilizados para realizar predicciones. En este caso, se compara la aplicación de árboles de decisión, regresión lineal y regresión aleatoria de tipo bosque sobre un mismo grupo de datasets, pero que tienen una característica de dependencia entre ellos. Resultados: Cuando se aplica el modelo propuesto, este genera un puntaje estimado de la predicción, el cual indica la precisión del modelo respecto a los datos entregados. Conclusiones: La aplicación de un algoritmo complejo no garantiza un mayor índice de precisión; por el contrario, configurar de manera correcta el modelo, entrenando múltiples árboles o cambiando los valores de los parámetros mejora en gran medida los resultados obtenidos