Modelos de aprendizaje supervisado para predecir la cantidad de pasajeros que saldrán de la Terminal de Transporte Norte de Medellín a otras regiones de País
Abstract
Description
RESUMEN : El proyecto pretende a partir del análisis de datos, predecir la cantidad de pasajeros que se saldrán de la Terminal de Transporte Norte de Medellín en determinada fecha, empleando diferentes modelos de machine learning como LinearRegression, RandomForestRegressor, KNeighborsRegressor, los cuales basan sus predicciones , en dadas unas variables etiquetadas de entrada(predictoras) predecir un número para realizar este análisis predictivo.
Keywords
Análisis de datos, Data analysis, Aprendizaje supervisado (aprendizaje automático), Supervised learning (Machine learning), Aprendizaje automático (inteligencia artificial), Machine learning, Transporte de pasajeros, Transportation-passengers traffic, Terminales (transporte), Terminals (Transportation), Técnicas de predicción, Forecasting, http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041, http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214