Diseño de un modelo de clasificación para la preselección automatizada de candidatas en el programa social “Mujer, Equidad y Género” en el municipio de Cota

Abstract

En toda organización, surge la necesidad de optimizar procesos, en este caso el proceso a optimizar es el de selección, con el fin de reducir tiempos y ayudar en la toma de decisiones, la importancia del desarrollo del sector público en el uso de las nuevas tecnologías, por lo cual se un modelo de inteligencia artificial con la misión de automatizar y optimizar los procesos de selección de candidatas de acuerdo con características preestablecidas que permita dar prioridad a quien lo requiera, por lo cual, la primera fase del modelo se centra en un análisis de los datos en este caso del programa ‘Mujer, Equidad y Género’ del municipio de Cota, en sus convocatorias anteriores para determinar las características con mayor importancia para el posterior entrenamiento del modelo, como en todo análisis de datos se requiere de un proceso de limpieza eliminando o tratando datos faltantes o datos erróneos que induzcan al error del modelo, también dar un buen manejo o comprensión de los outliers lo cual son valores atípicos dentro de la dimensionalidad de la variable que pueden ser atribuidos a un error humano al ingresar los datos a la base de datos. Posterior a la limpieza de la base de datos se divide en dos y se procede al entrenamiento del modelo, en este caso el modelo seleccionado es el de Árbol de decisión, debido a que es un modelo de clasificación probabilística, el cual puede generar una lista con la probabilidad de que el individuo sea aceptado o no, esto basado en las impurezas de las “hojas” de dicho modelo, también permite detectar las características más relevantes a la hora de tomar la decisión. Después se realiza la prueba de eficiencia del modelo con la otra parte de la base de datos para ver qué tan acertado es el modelo o si se necesitan ajustes para lograr una eficiencia o probabilidad de acierto cercana al 1. Luego de que el modelo esté ajustado y listo para operar, solicitará más datos como entrada y retornará una lista ordenada con la probabilidad de que cada individuo sea aceptado, es decir las primeras en la lista son las que el modelo detectó con mayor relación a las candidatas seleccionadas en convocatorias anteriores, con la diferencia de que este proceso es posible realizarlo en cuestión de segundos.