Uso de modelos de aprendizaje automático para clasificar la satisfacción del usuario en aeropuertos en Brasil - Oliveira, Leonardo Fernando de; Lima, Rafael Henrique Palma; Santos, Bruno Samways dos (Brazilian Journal of Production Engineering, 2024)
Este artículo describe la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (AM) utilizando los datos de la encuesta de satisfacción de usuarios en varios aeropuertos en Brasil para clasificarlos según su satisfacción. Se utilizaron los métodos de K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Árbol de Decisiones y Bosque Aleatorio para clasificar la satisfacción de los usuarios, y la regresión lineal para la imputación de datos, utilizando el conjunto de datos de 2017 a 2022 como conjunto de entrenamiento. Los datos fueron previamente procesados y limpiados. El conjunto de datos de 2017 a 2022 se utilizó para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de datos más reciente de 2023 se utilizó como conjunto de prueba. Después de la clasificación, se aplicó la técnica de hiperparámetros para mejorar los resultados de las métricas. Los modelos de aprendizaje automático mostraron resultados satisfactorios en la clasificación de los usuarios. Además, la investigación reveló los principales factores que afectan la satisfacción del cliente en los aeropuertos, destacando el confort acústico del aeropuerto, la disponibilidad de sanitarios y la cantidad y calidad de establecimientos comerciales como los más influyentes.
Keywords: Aeropuertos; Aprendizaje Automático; Satisfacción; Classificación