Modelo para la determinación del nivel socioeconómico de la población de la ciudad de la paz basado en técnicas de machine learning

Abstract

La necesidad de determinar los niveles socioeconómicos ha estado presente a lo largo de estos años hasta nuestros días, muchas organizaciones de diferentes países, de diferentes partes del mundo buscan constantemente poder determinar los niveles socioeconómicos que están presentes dentro su población.

Entonces, viendo la necesidad constante de poder determinar niveles socioeconómicos se decide aplicar técnicas de Machine Learning, haciendo énfasis al área del aprendizaje no supervisado. Estas técnicas permitirán encontrar patrones dentro un conjunto de datos, además se tomara en cuenta las características socioeconómicas que están presentes dentro este conjunto de datos.

Este documento presenta el desarrollo de un modelo que se basa en técnicas de Machine Learning que busca determinar los niveles socioeconómicos dentro la ciudad de La Paz. Las técnicas de Machine Learning elegidas son Clustering y Neural Networks, además de los algoritmos K-Means Clustering y Perceptron Multicapa respectivamente.

En este trabajo de investigación se utiliza el proceso KDD que posee cinco fases en las cuales se desarrolla el Modelo, que como se ha menciona está basado en técnicas de Machine Learning. Además, se utilizara la herramienta de análisis WEKA, que será de mucha utilidad al momento de trabajar sobre los conjuntos de datos a analizar.

Después de aplicar las técnicas de Machine Learning se realizara la comparación de resultados basándonos en parámetros que maneja cada algoritmo, esto con fin de elegir el resultado más aceptable.