Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la diferenciación del nivel socioeconómico

Palabras clave: Inteligencia Artificial, árboles de decisión, regresión logística, dataset, nivel socioeconómico

Resumen

En este proyecto se hace una diferenciación entre personas a travez de diferentes parametros como edad,sexo,nivel educativo entre otros,para tratar de calcular a cuanto podria asender su salario. Este problema es importante a resolver por que así una persona podría predecir su futuros ingresos a través de las decisiones que tomaría en el presente, como por ejemplo hasta qué grado de educación debe recibir y cuando ya comenzar a trabajar para obtener experiencia. Nuestro procedimiento para resolver este problema han sido dos análisis estadísticos ,el primero regresión lineal y un árbol de decisión para poder hacer una comparativa entre estos, las hemos probado usando herramientas como Colab (Python) y un dataset. Nuestra población de nuestro trabajo fue de 32000 registros (filas).Los resultados fueron que a través del árbol de decisión hubo una precisión de 0.879 y un accuracy de 0.817 .Y con respecto a la regresión logística obtuvimos una precisión de 0.80 cuando para el sueldo <=50K y 0.72 cuando el sueldo es >50K, el accuracy obtenido es de 0.7912. Dando por conclusión que entre estas dos herramientas nos quedamos con el Árbol de decisión.

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Citas

“Ingresos promedio a nivel mundial.” https://www.datosmundial.com/ingreso-promedio.php .

J. Vega, “Departamento de economía,” Pontif. Univ. Católica del Perú, p. 25, 2020, [Online]. Available: https://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/176236

J. Gamero and J. Pérez, “Perú: Impacto de la COVID - 19 en el empleo y los ingresos laborales,” Organ. Int. de Trab. Panor. Labor. en tiempos la COVID- 19, vol. I, no. I, p. 64, 2020, [Online]. Available: https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---americas/---ro-lima/documents/publication/wcms_756474.pdf

“Decreto Supremo N° 051-2020-PCM” https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/572157/DECRETO_SUPREMO_N%C2%BA_051-2020-PCM.pdf (accessed Jun. 27, 2022).

“Decreto Supremo N° 116-2020-PCM” https://cdn.www.gob.pe/uploads/document/file/898487/DS_116-2020-PCM.pdf

Patrick Henry Winston, Artificial Intelligence, 3rd ed., vol. 110, no. 5. Addison-Wesley Publishing Company, 1993.

S. Fletcher and M. Z. Islam, “Decision tree classification with differential privacy: A survey,” ACM Comput. Surv., vol. 52, no. 4, 2019, doi: 10.1145/3337064.

S. Domínguez-Almendros, N. Benítez-Parejo, and A. R. Gonzalez-Ramirez, “Logistic regression models,” Allergol. Immunopathol. (Madr)., vol. 39, no. 5, pp. 295–305, 2011, doi: 10.1016/j.aller.2011.05.002.

D. B. Lomet, “Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering,” Bull. Tech. Comm. Data Eng., vol. 24, no. 4, pp. 1–56, 2001, [Online]. Available: papers2://publication/uuid/30073F7F-1B7C-4496-ADA4-94FF4E6EE8F7

“Transformación de datos y por qué es importante para las empresas | Astera.” https://www.astera.com/es/type/blog/data-transformation-tools/

“ETL: Extracción, transformación y carga de datos - Evaluando Software.” https://www.evaluandosoftware.com/etl-extraccion-transformacion-carga-datos/

M. M. Breunig, H. P. Kriegel, R. T. Ng, and J. Sander, “OPTICS-OF: Identifying local outliers,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 1704, pp. 262–270, 1999, doi: 10.1007/978-3-540-48247-5_28.

“Te damos la bienvenida a Colaboratory - Colaboratory.” https://colab.research.google.com/?hl=es#scrollTo=5fCEDCU_qrC0.

Recibido: 2023-12-19
Aceptado: 2024-03-01
Publicado: 2024-03-30
Cómo citar
[1]
C. Z. Pacori Paucar, M. E. Mayta Condori, L. F. Quispe Sanomamani, y D. G. Montana Neyra, «Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la diferenciación del nivel socioeconómico», Innov. softw., vol. 5, n.º 1, pp. 141-155, mar. 2024.
Sección
Artículos originales