Técnicas de aprendizaje automático para identificar potenciales compradores de vivienda entre los beneficiarios del Sisben IV

La problemática asociada al elevado porcentaje de hogares encuestados en el Sisbén IV de la ciudad Cali – Valle del Cauca que no cuenta con vivienda propia y que desconocen su potencialidad como posibles compradores, es razón por la cual el objetivo de la presente investigación es aplicar técnicas de aprendizaje automático para identificar potenciales compradores de vivienda entre los beneficiarios del Sisbén IV en Santiago de Cali. A partir de la información suministrada por el Departamento Administrativo de Planeación Distrital de la ciudad para el año 2022 se desarrolló un modelo de aprendizaje automático que permita analizar los datos recolectados, identificar patrones y tendencias, y predecir con precisión qué personas tienen mayor probabilidad de convertirse en compradores de vivienda. El conocimiento generado permite respaldar la toma de decisiones eficaces de los organismos privados y gubernamentales del sector vivienda en lo relacionado con el planteamiento de políticas públicas y programas en general en beneficio a la población de estudio.

• Autores: Marulanda Walles, Ximena; Bedoya Saenz, John Jairo
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2094
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2094
• Palabra clave: Aprendizaje automático; Sisben; Ingresos familiares; Calidad de vida
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/