Modelo predictivo para mejorar la gestión de ayuda ante desastres en Santander

Abstract

El presente informe tiene como objetivo analizar un conjunto de datos relacionados con los desastres naturales y antrópicos ocurridos en el departamento de Santander (Colombia) durante el periodo 2020-2024. El enfoque del análisis se centró en identificar patrones de estos eventos y en predecir futuros desastres mediante el análisis exploratorio de datos (EDA) y la implementación de un modelo de Machine Learning.

Para abordar el objeto de estudio, se utilizó el modelo Gradient Boosting Classifier, el cual permitió predecir con alta precisión la presencia de damnificados en desastres naturales y antrópicos en los diferentes municipios del departamento. Sus métricas de desempeño, como un AUC de 0.98, evidenciaron su efectividad en la clasificación de eventos, la reducción de errores y la optimización de la gestión de recursos.