Análisis comparativo de técnicas de aprendizaje automático supervisado, aplicadas a datos hidrológicos de la ciudad de Cartagena desde 1981 hasta 2016

Abstract

Con el fin de realizar la aplicación de modelos de inteligencia artícial, específicamente en técnicas de aprendizaje automático supervisado Maquinas de soporte vectorial, Redes neuronales y Regresión logística, se evalúan datos hidrológicos registradas por la estación Hidrológica 29037610 Kilómetro 107 de corriente canal del dique, cuya información fue suministrada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM) en las fechas del 10/04/1981 hasta el 31/08/2016; se concluye que la técnica que la técnica Maquinas de soporte vectorial, obtuvo un mejor desempe~no a nivel de Exactitud con 0.547, Precisión de 0.567 y obteniendo en Recall o Sensibilidad 0.830 presentando una leve diferencia de puntuación de 0.012 con la técnica Regresión Logística la cual obtuvo mejores resultados.

In order to carry out the application of artícial intelligence models, specícally in supervised automatic learning techniques Vector support machines, Neural Networks and Logistic Regression, hydrological data recorded by the hydrological station 29037610 Kilometer 107 of the dike channel current are evaluated. Information was provided by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies of Colombia (IDEAM) on the dates of 04/10/1981 until 08/31/2016; It is concluded that the technique that the Vector Support Machines technique, obtained a better performance at the level of Accuracy with 0.547, Precision of 0.567 and obtaining in Recall or Sensitivity 0.830 presenting a slight diference of score of 0.012 with the Logistic Regression technique which obtained best results.