Implementación de una aplicación móvil con Machine Learning aplicando la nueva metodología CSKT para el proceso de contratación de personal en el sector privado

Resumen

Este trabajo se evalúa una Máquina modelo de Aprendizaje desarrollado utilizando el CSKT metodología para mejorar la asignación de una pensión en proyectos de ingeniería. Se aborda los retos en la adopción de tales modelos, siguiendo un enfoque estructurado a partir de la comprensión del negocio el modelo de presentación. El modelo de árbol de decisión inicial de la fase de entrenamiento produce una F1-Score de 0.699825, indicando equilibrado de precisión y recall. Individuales de precisión es 0.650974, y el recuerdo es 0.756603, lo que demuestra la predicción exacta de los positivos. La curva ROC tiene un valor de 0.739770, la evaluación de la capacidad discriminatoria del modelo. Los resultados incluyen la definición de los parámetros del modelo, la creación de un árbol de decisión, y la realización inicial de las simulaciones. La conclusión destaca CSKT la eficacia en la asignación de una pensión y las tensiones de continua colaboración del cliente en proyectos de ingeniería. Los resultados numéricos de relieve el modelo de la contribución a la mejora de la asignación de una pensión de procesos en proyectos de ingeniería.