Uso de las herramientas XGBoost y Prophet para la predicción de la comisión del delito de violencia intrafamiliar en Colombia en el año 2022

Abstract

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.