Construí una aplicación web interactiva con Streamlit para explorar el conjunto de datos del Titanic y predecir las probabilidades de supervivencia usando un modelo Random Forest. La idea principal fue combinar análisis de datos, visualización y machine learning en una experiencia accesible para usuarios sin necesidad de instalar nada más que un navegador.
La aplicación permite visualizar estadísticas clave de los pasajeros como distribución por edad, influencia del género, clase del billete y tarifas, usando librerías como Plotly y Seaborn para gráficos interactivos y estáticos. Además integra Pandas para la limpieza y manipulación de datos y Scikit Learn para entrenar el RandomForestClassifier, una opción robusta que funciona muy bien sin complejas optimizaciones.
El flujo de trabajo se compone de tres fases: exploración de datos, entrenamiento del modelo y una interfaz de predicción. En la fase de exploración se responden preguntas como impacto del género en la supervivencia, importancia de la clase del billete y diferencias de edad entre supervivientes y no supervivientes. En la fase de entrenamiento se realiza imputación de valores faltantes, codificación de variables categóricas, separación en conjuntos de entrenamiento y prueba, y ajuste de un Random Forest con parámetros sencillos para obtener una primera estimación de rendimiento.
La interfaz se montó con Streamlit aprovechando la barra lateral para crear un formulario donde el usuario puede introducir características como clase de billete, sexo, edad, número de hermanos a bordo y tarifa pagada. Tras pulsar el botón de predecir el modelo devuelve una estimación binaria de supervivencia y una probabilidad asociada, acompañada de explicaciones y visualizaciones que ayudan a interpretar la predicción.
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¿Qué aprendimos con el proyecto del Titanic? Que la combinación de una buena limpieza de datos, visualizaciones claras y modelos interpretables como Random Forest permiten construir herramientas útiles rápidamente. Si quieres que te ayudemos a diseñar una aplicación similar, integrar modelos de machine learning o desplegarla en AWS o Azure con las garantías de seguridad necesarias, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde el prototipo hasta el producto final.
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