Un modelo basado Gradient Boosting Regressor para predecir tendencias de razón de residencia en relación a la edad de los habitantes de la calle en Colombia

A model based on Gradient Boosting Regressor to predict trends in the ratio of residence in relation to the age of homeless people in Colombia Abstract: Homeless people can be children, adults, and even families and suffer from diverse medical conditions and discrimination. The results obtained in t...

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Published in:RISTI : Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação 2023-04 (E57), p.231-246
Main Authors: Ordoñez, Hugo, Ordoñez, Camilo, Ordoñez, Armando
Format: Article
Language:Spanish
Subjects:
Homeless people
Machine learning
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Description
Summary:A model based on Gradient Boosting Regressor to predict trends in the ratio of residence in relation to the age of homeless people in Colombia Abstract: Homeless people can be children, adults, and even families and suffer from diverse medical conditions and discrimination. The results obtained in the evaluation of the model are promising, giving validity tso that the model serves as a basis for government institutions for the formulation, management and evaluation of the policies, plans and programs of the municipal administration in relation to homeless people. Actualmente en el mundo, la población de los habitantes de la calle está compuesta de niños, jóvenes, adultos, ancianos e incluso familias, que, sin importar su edad, sexo, raza, estado civil, condición social, mental u oficio, viven allí permanentemente o por periodos prolongados, haciendo de la vida de la calle una opción temporal o permanente (Correa & Zapata, 2007). Una de las razones de mayor importancia es el consumo de sustancias psicoactivas entre las cuales se encuentran el bazuco, la marihuana y los inhalantes. Una de las razones de mayor importancia es el consumo de sustancias psicoactivas entre las cuales se encuentran el bazuco, la marihuana y los inhalantes.
ISSN:1646-9895