Proyecto de Machine Learning desarrollado para clasificar vehículos de taxi en estado "Funcionando" o "Fallas" utilizando el algoritmo Random Forest.
Ver ResultadosEl conjunto de datos contiene registros operativos de vehículos de taxi utilizados para entrenar un modelo de clasificación.
La variable objetivo fue Output1, donde:
Porcentaje total de clasificaciones correctas.
Todas las fallas detectadas fueron reales.
Capacidad para detectar vehículos con fallas.
| Funcionando | Fallas | |
|---|---|---|
| Funcionando | 92 | 0 |
| Fallas | 10 | 18 |
El algoritmo Random Forest logró una exactitud superior al 90%, demostrando una buena capacidad de clasificación.
La precisión alcanzó el 100%, indicando que todas las fallas detectadas fueron correctas.
Se recomienda mejorar el Recall para reducir la cantidad de falsos negativos.