Comparación e Interpretación de algoritmos de machine learning para la predicción de conversión de clientes potenciales en el Banco de Bogotá

Villarraga Poveda, Luis FernandoHerrera Wilches, Juan Camilo2025-03-312025-03-312024-10-08http://hdl.handle.net/11349/94399Este trabajo se enfoca en la implementación de un modelo predictivo para el Banco de Bogotá, con el objetivo de identificar clientes potenciales con alta probabilidad de convertirse en clientes activos. Se utilizó una base de datos con información histórica de los usuarios del banco, lo que permitió realizar un análisis exploratorio y una selección de características relevantes. Inicialmente, se aplicaron algoritmos como Random Forest, máquinas de soporte vectorial (SVM) y regresión logística; sin embargo, los resultados no fueron satisfactorios. Para abordar esto, se desarrolló un modelo de ensamblaje basado en SVM, que maneja el sobreajuste utilizando Tomek Links, imputa datos con K-vecinos próximos (KNN) y selecciona las características más importantes mediante regresión logística. Como resultado, se logró un modelo final más robusto que aumentó su capacidad predictiva, lo que se confirma a través de métricas de sensibilidad y especificidad.This work focuses on the implementation of a predictive model for Banco de Bogotá, aimed at identifying potential customers with a high probability of becoming active clients. A database containing historical information about the bank's users was utilized, allowing for exploratory analysis and the selection of relevant features. Initially, algorithms such as Random Forest, Support Vector Machines (SVM), and logistic regression were applied; however, the results were not satisfactory. To address this, an ensemble model based on SVM was developed, which handles overfitting using Tomek Links, imputes data with K-Nearest Neighbors (KNN), and selects the most important features through logistic regression. As a result, a more robust final model was achieved, enhancing its predictive capacity, as confirmed by sensitivity and specificity metrics.pdfModelo predictivoMachine learningAdquisición de clientesAnálisis bancarioComparación e Interpretación de algoritmos de machine learning para la predicción de conversión de clientes potenciales en el Banco de BogotábachelorThesisMatemáticas -- Tesis y disertaciones académicasAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Bancos -- Procesamiento electrónico de datosAlgoritmos (Computadores)Bancos -- Innovaciones tecnológicas -- ColombiaBancos -- Servicio al clienteOpenAccessComparative study and interpretation of machine learning algorithms for predicting conversion of potential customers at Banco de BogotáPredictive modelMachine learningCustomer acquisitionBanking analysisAbierto (Texto Completo)