Modelos de clasificación interpretables para la construcción de un sistema recomendador de licitaciones públicas

Interpretable classification models for the development of a public bid recommender system

Resumen

Contexto: El presente trabajo es un proyecto FCI de la Universidad de Guayaquil donde el principal objetivo es el análisis de modelos de clasificación interpretables para la construcción de un sistema recomendador de licitaciones públicas. Objetivo: Recopilar datos históricos de licitaciones públicas tomadas desde las páginas oficiales de datos públicos abiertos y procesar los datos obtenidos para desarrollar modelos analíticos. Método: Utilización y aplicación de técnicas como regresión logística, en Python como lenguaje de programación, y bibliotecas aptas especializadas para la fácil identificación de patrones y tendencias, Resultados: Se realizaron validaciones y comparaciones de métricas de desempeño, el coeficiente de determinación y la precisión en la clasificación, lo que ayudará a tomar la decisión de qué modelo es el más apto para implementarlo en un sistema recomendador, adicional si bien el proyecto se centra en solo dar un solo modelo, se darán conclusiones de qué otro modelo puede usarse en la construcción de este sistema.  Conclusiones: Este proyecto contribuye al fortalecimiento de la gestión de los recursos públicos mediante herramientas tecnológicas avanzadas que promueven la equidad y la transparencia en la adjudicación de contratos. Las conclusiones y recomendaciones presentadas pueden servir como base para futuros desarrollos de sistemas recomendadores en licitaciones públicas.