MACHINE LEARNING · PROYECTO 04
Proyecto 16 · Machine Learning
Redes Neuronales · Daños en Eventos Meteo
Modelo de clasificación para estimar daños económicos en eventos meteorológicos, comparando una regresión logística con una red neuronal sobre datos NOAA Storm Events de 2010–2025.
CONTEXTO Y OBJETIVO
El proyecto utiliza NOAA Storm Events para clasificar si un evento meteorológico registra daños económicos. La comparación entre una regresión logística y una red neuronal permite evaluar si un modelo no lineal mejora la detección manteniendo una referencia interpretable.
DATOS Y DIAGNÓSTICO
La base integra 1.037.691 eventos de 2010–2025 y utiliza 19 variables temporales, geográficas y meteorológicas. La evaluación respeta el tiempo: 2010–2021 para entrenamiento, 2022–2023 para validación y 2024–2025 como test final reservado.
ENTREGA Y APRENDIZAJE
En el test 2024–2025, la red neuronal mejora frente a la regresión logística en ROC AUC (0,9324 vs. 0,8961), PR AUC (0,8004 vs. 0,6691) y F1 de la clase positiva (0,6991 vs. 0,6042). Los resultados son preliminares porque el proyecto continúa en desarrollo.