MA Modelo de analítica de datos para predecir posibles sanciones disciplinarias hacia funcionarios

Resumen

El presente artículo describe el diseño de un modelo de analítica de datos para predecir posibles sanciones disciplinarias hacia funcionarios que ocupan cargos de elección popular en Colombia, se llevó a cabo un proceso de exploración de datos y se aplicaron distintos modelos de Machine Learning con el fin de determinar cuál de ellos es el más adecuado para este propósito. Lo que a su vez permitió identificar situaciones de riesgo y anticiparse a ellas mediante la implementación de medidas preventivas. Para ello, se aplicó un enfoque de aprendizaje supervisado en la construcción del modelo, en el que se utilizaron modelos de clasificación para predecir si un funcionario determinado podría ser objeto de sanciones disciplinarias en el futuro. Uno de los aspectos clave de este artículo fue la optimización de los hiperparámetros del modelo, ya que se logró una buena precisión y un desempeño óptimo. Se exploraron diferentes valores de los hiperparámetros y se seleccionaron aquellos que permitieron obtener los mejores resultados. Por último, se definieron las métricas de medición del modelo, con el fin de evaluar su precisión y capacidad predictiva. El modelo diseñado en este artículo puedo proporcionar una herramienta valiosa para la toma de decisiones en el ámbito del gobierno digital y contribuir a mejorar la eficiencia y transparencia en el desempeño de los funcionarios públicos.