Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Briñez de León, Juan CarlosQuintero Masmela, Breisen EstivenGóngora Molina, Nicolás2024-08-052024-08-052024https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3837El trabajo de grado presenta el desarrollo de un algoritmo computacional utilizando estrategias de machine learning para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de violencia doméstica contra la mujer. La investigación se enfoca en identificar y analizar el ciclo intergeneracional de la violencia doméstica, considerando factores como la edad, nivel educativo, empleo, estado civil y otros parámetros socioeconómicos. Utilizando datos recopilados en áreas con diferentes niveles socioeconómicos y mediante entrevistas y encuestas a mujeres dispuestas a compartir sus experiencias, el estudio busca comprender la correlación entre estos factores y la violencia doméstica. Los datos, obtenidos de la plataforma Kaggle, fueron procesados y analizados, revelando que las mujeres jóvenes y con ingresos económicos inestables son las más afectadas. Los modelos de machine learning, especialmente LDA y SVM, mostraron una precisión del 74.3% en la predicción de casos de violencia. El objetivo general es implementar un algoritmo para analizar y tomar decisiones informadas a partir de estos datos, contribuyendo a la identificación y prevención de la violencia doméstica.37 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024ViolenciaViolencia domésticaAnálisisPredicciónToma de decisionesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Algoritmos (Computadores)ViolenciaAprendizaje automático (Inteligencia artificial)