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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Language: | |
| Published: |
Zenodo
2025
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.17633003 |
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| _version_ | 1866901354500325376 |
|---|---|
| author | Dueñas Ramos, Eduabel Antony |
| author_facet | Dueñas Ramos, Eduabel Antony |
| contents | <p><span>La gestión de la seguridad ciudadana en la Provincia del Callao se ha fundamentado tradicionalmente en un paradigma reactivo<sup></sup></span>. <span>Este paper presenta una metodología de Machine Learning (ML) para habilitar la transición "Del Monitoreo a la Predicción", enfocándose en el análisis proactivo de incidencias operativas<sup></sup></span>. <span>Utilizando un dataset de 84,674 registros de la Central de Monitoreo de la MPC, se implementa un pipeline en Python para pronosticar la tipología de la incidencia (TIPO DE CASO)<sup></sup></span>. <span>El estudio compara un modelo base de Regresión Logística con un modelo de ensamble (Random Forest)<sup></sup></span>. <span>Los resultados demuestran que el modelo Random Forest (F1-Score: 0.7717) supera significativamente al modelo base (F1-Score: 0.7188)<sup></sup></span>. <span>El análisis de importancia de características confirma que el modelo aprende patrones espacio-temporales, identificando la hora del día (hora_numerica) y el día de la semana (dia_de_la_semana) como los predictores más influyentes<sup></sup></span>. <span>Este trabajo valida la viabilidad de un sistema de clasificación predictiva para la optimización estratégica de recursos en la seguridad urbana<sup></sup></span>.</p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17633003 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | Del Monitoreo a la Predicción: Un Enfoque de Machine Learning para el Procesamiento de Incidencias y la Seguridad Predictiva en el Callao Dueñas Ramos, Eduabel Antony Seguridad Ciudadana Machine Learning Procesamiento de Incidencias <p><span>La gestión de la seguridad ciudadana en la Provincia del Callao se ha fundamentado tradicionalmente en un paradigma reactivo<sup></sup></span>. <span>Este paper presenta una metodología de Machine Learning (ML) para habilitar la transición "Del Monitoreo a la Predicción", enfocándose en el análisis proactivo de incidencias operativas<sup></sup></span>. <span>Utilizando un dataset de 84,674 registros de la Central de Monitoreo de la MPC, se implementa un pipeline en Python para pronosticar la tipología de la incidencia (TIPO DE CASO)<sup></sup></span>. <span>El estudio compara un modelo base de Regresión Logística con un modelo de ensamble (Random Forest)<sup></sup></span>. <span>Los resultados demuestran que el modelo Random Forest (F1-Score: 0.7717) supera significativamente al modelo base (F1-Score: 0.7188)<sup></sup></span>. <span>El análisis de importancia de características confirma que el modelo aprende patrones espacio-temporales, identificando la hora del día (hora_numerica) y el día de la semana (dia_de_la_semana) como los predictores más influyentes<sup></sup></span>. <span>Este trabajo valida la viabilidad de un sistema de clasificación predictiva para la optimización estratégica de recursos en la seguridad urbana<sup></sup></span>.</p> |
| title | Del Monitoreo a la Predicción: Un Enfoque de Machine Learning para el Procesamiento de Incidencias y la Seguridad Predictiva en el Callao |
| topic | Seguridad Ciudadana Machine Learning Procesamiento de Incidencias |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.17633003 |