¡Hola a todos! 馃憢 ¿Alguna vez te has preguntado cómo los gestores de proyectos de construcción estiman el costo y la duración de un proyecto? 馃 Bueno, en este informe te explicaré cómo se puede utilizar el aprendizaje automático 馃 para hacer predicciones más precisas y eficientes en el campo de la construcción.
El código que vamos a ver utiliza un conjunto de datos 馃搳 que contiene información sobre diferentes proyectos de construcción. Luego, utiliza técnicas de análisis y modelos de regresión lineal y árbol de decisión 馃尦 para hacer predicciones sobre el costo y la duración de un proyecto.
Primero, el código utiliza la biblioteca Pandas 馃惣 para cargar los datos y hacer algunas transformaciones, como convertir dos de las columnas en valores numéricos. Luego, utiliza la biblioteca Seaborn 馃寠 para visualizar una matriz de correlación de los datos, lo que ayuda a identificar relaciones entre las diferentes variables.
A continuación, se utilizan dos modelos de regresión lineal para hacer predicciones sobre el costo y la duración de un proyecto de construcción en función de diferentes variables. Luego, se utiliza la métrica "RMSE" para evaluar la precisión de estas predicciones.
Además, el código utiliza un modelo de árbol de decisión 馃尦 para hacer predicciones sobre el costo de un proyecto de construcción. Luego, exporta y visualiza el árbol resultante para entender mejor cómo se hacen estas predicciones.
En general, los resultados de las predicciones pueden ayudar a los gestores de proyectos de construcción a planificar mejor los proyectos, y a estimar los costos y tiempos necesarios para completar el proyecto. Esto puede resultar en proyectos más eficientes y rentables. 馃挵馃挕
En resumen, el aprendizaje automático puede ser una herramienta poderosa para mejorar la precisión y eficiencia en la planificación de proyectos de construcción. Si eres un gestor de proyectos o te interesa el campo de la construcción, ¡este código definitivamente te interesará! 馃槈