Aplicación de Random Forest para la predicción del tiempo de aprobación en de trámites de construcción desde el GAD municipal del cantón Cuenca

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Título : Aplicación de Random Forest para la predicción del tiempo de aprobación en de trámites de construcción desde el GAD municipal del cantón Cuenca
Autor : Garzón Campos, Esteban Paúl
Director de Tesis: Cuesta Astudillo, Fabián Leonardo
Resumen traducido: This article analyzes the use of the Random Forest machine learning model to predict the approval time for construction permits at the Cuenca Municipal Government, based on cleaned historical data. Three variable scenarios (qualitative, quantitative, and mixed) were evaluated using metrics such as MAE, MSE, RMSE, and R². The results show that the model does not accurately predict the approval time, according to the metrics obtained.
Resumen : El artículo analiza el uso del modelo de machine learning Random Forest para predecir el tiempo de aprobación de trámites de construcción en el GAD Municipal de Cuenca, a partir de datos históricos depurados. Se evaluaron tres escenarios de variables (cualitativas, cuantitativas y mixtas) mediante métricas como MAE, MSE, RMSE y R². Los resultados muestran que el modelo no logra una predicción precisa del tiempo de aprobación, según las métricas obtenidas.
Palabras clave : TRANSFORMACIÓN DIGITAL
INNOVACIONES TECNOLÓGICAS
ALGORITMOS
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL)
ADMINISTRACIÓN DEL TIEMPO
INSTITUCIONES PÚBLICAS
Fecha de publicación : 2026
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/31928
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Posgrado

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