Reto Kaggle: la clasificación de los crímenes en la ciudad de San Francisco

Abstract

En este proyecto se presenta el diseño de un modelo de aprendizaje supervisado para la clasificación de crímenes en San Francisco (EEUU) durante 12 años. El objetivo de este proyecto consiste en el análisis de distintos métodos de clasificación aplicados al reto propuesto por la página www.kaggle.com (problema de clasificación de los crímenes de San Francisco) y la evaluación de los resultados conseguidos con cada uno de ellos. Para el desarrollo de este proyecto se ha utilizado el IDE RStudio y lenguaje de programación R. También se ha utilizado Excel para realizar una comparación de los datos estadísticos suministrados así como los gráficos correspondientes para tener una ayuda visual. Finalmente se ha contado con la ayuda de la página que ha propuesto el reto para evaluar los resultados obtenidos.

This document shows the design of a supervised learning model for the classification of crimes in San Francisco (USA) for 12 years. The objective in this project is to analyze different classification methods applied to the challenge proposed by www.kaggle.com (San Francisco crime classification problem) and the evaluation of the results achieved with each one. For the development of this project it has used the RStudio IDE and the programming language R. Excel has also been used to make a comparison of the statistical data provided as well as the corresponding graphics to have a visual aid. Finally, the page that has proposed the challenge provides a way to evaluate the results obtained.