Maestría en Analítica Estratégica de Datos · 2026

Estimación del desenlace de los animales en el refugio Long Beach Animal Care Services a partir de modelos clásicos de machine learning

Este estudio desarrolla un modelo predictivo para estimar los desenlaces obtenidos por los animales en el refugio Long Beach Animal Care Services mediante la comparación de los algoritmos de machine learning Regresión Logística, Random Forest y XGBoost en un contexto de datos desbalanceados, haciendo uso de preprocesamiento, optimización de hiperparámetros y de las métricas puntaje F1 para la clase minoritaria, balanced accuracy y PR AUC dicha clase. Asimismo, se encontró que XGboost tuvo el mejor desempeño, al cual se le implementó un ajuste del punto de corte para mejorar la detección del riesgo, explicando el impacto de las características en el mismo mediante SHAP y mostrando la presencia de sesgos mediante el uso de métricas de equidad. Por lo anterior, el trabajo propone una metodología generalizable y recomendaciones para la mejora en la toma de decisiones en cuanto a bienestar animal.