Oviedo Carrascal, Efraín Alberto2023-11-212023-11-21http://repository-salesiana.heoq.net/handle/123456789/251447RESUMEN : 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.44application/pdfapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Análisis de datosData analysisAprendizaje supervisado (aprendizaje automático)Supervised learning (Machine learning)Aprendizaje automático (inteligencia artificial)Machine learningTransporte de pasajerosTransportation-passengers trafficTerminales (transporte)Terminals (Transportation)Técnicas de predicciónForecastinghttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3041http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214info:eu-repo/semantics/other