(Universidad del Magdalena, Economía, 2024)
Acosta Meriño, Yelissa Sayira; González Lascarro, María Claudia; Noriega Ortiz , Luis Alfredo; Durán Fernández, Luis Gabriel
En este trabajo se presentan dos modelos de forecast construidos con las herramientas de aprendizaje automático o machine learning “XGBOOST” y “PROPHET” para predecir la comisión mensual del delito de violencia intrafamiliar en Colombia para el año 2022, evaluando los casos presentados entre los años 2010 y 2021, utilizando una base de datos compuesta por 476.971 observaciones, proporcionada por la Policía Nacional de Colombia. Para el análisis, se hizo el tratamiento de los datos, y se empleó una metodología de series de tiempo, con el fin de identificar patrones y proyectar tendencias futuras. Los resultados muestran que existen diferencias significativas entre las dos predicciones, estando la realizada por la herramienta PROPHET más cercana a los datos reales de la comisión del delito suministrados por la Policía Nacional para el año 2022.