Predicción del número de casos de violencia atendidos por el centro de emergencia mujer mediante el uso de técnicas de machine learning

Abstract

El objetivo general de esta investigación fue pronosticar el número de casos de violencia atendidos por el Centro de Emergencia Mujer a nivel nacional del Perú en el año 2025 mediante el uso de técnicas de machine learning. Para lograr este objetivo se establecieron cuatro objetivos específicos que incluyeron la recolección y preprocesamiento de los datos históricos de los casos de violencia atendidos por el Centro de Emergencia Mujer durante los años 2017 al 2024, la evaluación del desempeño de diferentes algoritmos de machine learning, la selección del modelo de machine learning con el mejor desempeño y la utilización del modelo seleccionado para realizar la predicción del número de casos de violencia atendidos en el año 2025. Se utilizó un diseño de investigación no experimental con un enfoque cuantitativo y un nivel explicativo para la realización de modelos predictivos mediante técnicas de machine learning. La muestra fue censal y constó de 91 observaciones mensuales divididas en muestra de entrenamiento y muestra de validación. El modelo seleccionado fue una red neuronal artificial capaz usada para predecir el número de casos de violencia atendidos en el año 2025 con un error esperado del 7.75 %. Los resultados indicaron que la aplicación de técnicas de machine learning puede ser una herramienta útil para la predicción del número de casos de violencia atendidos por el Centro de Emergencia Mujer en el futuro.