Proyecciones
Esta página presenta una serie de gráficos que muestran los resultados de diferentes modelos utilizados para predecir el volumen de carga en tres tipos de tráfico portuario.
Esta página presenta una serie de gráficos que muestran los resultados de diferentes modelos utilizados para predecir el volumen de carga en tres tipos de tráfico portuario.
Importancia de las Variables
La importancia de variables en modelos como Random Forest o LSTM indica cuánto contribuye cada variables independientes a mejorar las predicciones del modelo, permitiendo identificar los factores más relevantes. (valores cercanos a 1 significan que la variable es mas importante)
La importancia de variables en modelos como Random Forest o LSTM indica cuánto contribuye cada variables independientes a mejorar las predicciones del modelo, permitiendo identificar los factores más relevantes. (valores cercanos a 1 significan que la variable es mas importante)
Random Forest
Descripción
Random Forest es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que crea muchos árboles de decisión y combina sus predicciones para formar un modelo más preciso y robusto.
Random Forest es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que crea muchos árboles de decisión y combina sus predicciones para formar un modelo más preciso y robusto.
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Local)
Import. bienes ZEE, total (Ton)
0.52
Export. bienes ZEE, total (Ton)
0.15
Índice IMAE, Panamá
0.14
Cap. Serv. Atl./Pac. Panamá (TEU/mes)
0.044
Variable Adicional (Tiempo)
0.038
GRU
Descripción
GRU es un tipo de red neuronal que mantiene información relevante a través de compuertas, permitiendo recordar patrones temporales.
GRU es un tipo de red neuronal que mantiene información relevante a través de compuertas, permitiendo recordar patrones temporales.
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Atlántico)
Cap. Serv. Atl. Panamá (TEU/mes)
0.21
Export. P.Bajos a C.Oeste A.Sur (USD, FOB)
0.035
Cap. Serv. Hubs Caribe LATAM (TEU/mes)
0.002
Valor envíos manuf. EE.UU. (USD)
0.021
Índice de Estrés Portuario Atl. Panamá
0.73
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Pacífico)
Contenedores vía terr. México a EE.UU. (unid)
0.6
Trasbordo cont. Lázaro Cárdenas MX (TEU)
0.007
Import. EE.UU. desde México (USD, CIF)
0.36
Import. P.Bajos desde C.Oeste A.Sur (USD, CIF)
0.017
Índice PMI, EE.UU.
0.02
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Local)
Import. bienes Panamá, total (Ton)
0.064
Cap. Serv. Atl./Pac. Panamá (TEU/mes)
0.00012
índice GSCSI (CA/Caribe)
0.5
Tránsitos Canal de Panamá, portacont./refrig.
0.32
Import. bienes ZEE, total (Ton)
0.12
Lasso
Descripción
Lasso es un algoritmo de regresión que utiliza una penalización L1 para seleccionar variables relevantes y regularizar el modelo.
Lasso es un algoritmo de regresión que utiliza una penalización L1 para seleccionar variables relevantes y regularizar el modelo.
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Atlántico)
Índ. Precios de Import. EE.UU. desde China_lag1
0.34
Mov. total cont. EE.UU. C.Este/Golfo (TEU)
0.21
Valor envíos manuf. EE.UU. (USD)_lag2
0.2
Índice de Estrés Portuario Atl. Panamá_lag1
0.14
Índice de Estrés Portuario Atl. Panamá_lag2
0.11
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Pacífico)
Cap. Serv. Buenaventura (TEU/mes)_lag1
0.18
Trasbordo cont. Pac. Panamá (TEU)_lag2
0.1
Mov. total cont. EE.UU. C.Oeste (TEU)
0.065
Import. EE.UU. desde México (USD, CIF)_lag1
0.42
Trasbordo cont. Pac. Panamá (TEU)_lag1
0.24
Ridge
Descripción
Ridge es un algoritmo de regresión que utiliza una penalización L2 para seleccionar variables relevantes y regularizar el modelo.
Ridge es un algoritmo de regresión que utiliza una penalización L2 para seleccionar variables relevantes y regularizar el modelo.
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Pacífico)
Contenedores vía terr. México a EE.UU. (unid)
0.25
Cap. Serv. Buenaventura (TEU/mes)_lag2
0.25
Trasbordo cont. Pac. Panamá (TEU)_roll_mean_6
0.17
Mov. total cont. EE.UU. C.Oeste (TEU)_lag1
0.15
Variable Adicional (Tiempo)
0.18
LSTM
Descripción
Una Red LSTM (Long Short-Term Memory) es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) diseñada para analizar series temporales y recordar información a largo plazo, ideal para predecir datos que cambian con el tiempo.
Una Red LSTM (Long Short-Term Memory) es un tipo de red neuronal recurrente (RNN) diseñada para analizar series temporales y recordar información a largo plazo, ideal para predecir datos que cambian con el tiempo.
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Local)
índice GSCSI (CA/Caribe)
0.55
Tránsitos Canal de Panamá, portacont./refrig.
0.46
Import. bienes ZEE, total (Ton)
0.039
Import. bienes Panamá, total (Ton)
0.014
Cap. Serv. Atl./Pac. Panamá (TEU/mes)
0.005
Grupo: Tráfico marítimo de contenedores (Transbordo Atlántico)
Índice de Estrés Portuario Atl. Panamá
0.57
Cap. Serv. Atl. Panamá (TEU/mes)
0.34
Cap. Serv. Hubs Caribe LATAM (TEU/mes)
0.34
Índice PMI, EE.UU.
0.097
Export. P.Bajos a C.Oeste A.Sur (MM USD)
0.023