Propuesta de un modelo predictivo para el tráfico aéreo de pasajeros en el Perú, 2023

Abstract

En el presente trabajo de investigación, tuvo como objetivo proponer un modelo de predictivo para la toma de decisiones del tráfico aéreo de pasajeros en el Perú 2023. El tipo de investigación fue Aplicada y con diseño Preexperimental. La muestra poblacional fue un dataset del año 2019 al 2022. La metodología empleada para realizar el modelo predictivo fue CRIPS-DM, el lenguaje de programación fue PYTHON y el uso de librerías como Pandas, Numpy y Pycaret, etc., así como una base de datos en Excel. Como resultados se obtuvo: Para el Indicador 1 “Predicción del modelo predicativo” el mejor modelo que fue regresión de TheilSen; Para el Indicador 2 “determinar la métrica de regresión lineal” hubo un ajuste del modelo de 0.9965 y Para el Indicador 3 “determinar el error porcentual absoluto medio para establecer el desempeño” con un indicador de desempeño de 5.8791. Como conclusión general, en base a los tres (3) indicadores el mejor modelo que se ajustó para predecir el tráfico aéreo de pasajeros fue el modelo de regresión de TheilSen.