Proyecto de Data Science se centra en el desarrollo de un modelo predictivo para identificar la probabilidad de que ocurra violencia durante los procedimientos policiales. Utilizando técnicas de aprendizaje automático, se analizan datos históricos de procedimientos policiales para identificar patrones y características asociadas con la violencia. El modelo final puede ser utilizado como una herramienta para ayudar a las autoridades policiales a anticipar situaciones de alto riesgo y tomar medidas preventivas adecuadas. El objetivo es mejorar la seguridad tanto de los agentes policiales como de los ciudadanos, así como fomentar prácticas policiales más transparentes y éticas.
- data/: Carpeta que contiene los conjuntos de datos utilizados para entrenar y probar el modelo.
- notebooks/: Carpeta que contiene los cuadernos de Jupyter utilizados para el análisis exploratorio de datos, preprocesamiento y modelado.
- README.md: Archivo que proporciona información sobre el proyecto, su propósito y su contenido.
Para ejecutar el código en este repositorio, sigue estos pasos:
- Clona este repositorio en tu máquina local.
- Instala las dependencias necesarias utilizando el siguiente comando:
pip install -r requirements.txt
- Explora los cuadernos de Jupyter en la carpeta
notebookspara entender el proceso de análisis y modelado.
¡Se agradecen las contribuciones! Si deseas contribuir a este proyecto, puedes hacerlo siguiendo estos pasos:
- Haz un fork del repositorio.
- Crea una nueva rama (branch) para realizar tus cambios:
git checkout -b feature/nueva-funcionalidad
- Realiza tus cambios y haz commits con mensajes descriptivos.
- Sube (push) tus cambios a tu repositorio fork:
git push origin feature/nueva-funcionalidad
- Abre un Pull Request para que tus cambios sean revisados.
Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT.