Métodos para la clasificación de usuarios web en base a su propensión a comprar

Abstract

[spa] El proyecto se centra en predecir la propensión de compra de los usuarios en la plataforma web de Iberojet. La metodología empleada implica el procesamiento de diez días de información obtenida por la plataforma sobre usuarios entre el 4 y el 13 de septiembre de 2022. Luego, se aplican tres modelos estadísticos (Regresión Logística, Random Forest y Support Vector Machine) que clasifican el comportamiento de los usuarios en función de su probabilidad de compra. Los resultados destacan como mejor modelo la Regresión Logística obteniendo una precisión del 87.65%

[eng] The project focuses on predicting the purchasing propensity of users on the Iberojet web platform. The methodology used involves the processing of ten days of information obtained by the platform on different users between September 4 and 13, 2022. Then, three statistical models are applied (Logistic Regression, Random Forest and Support Vector Machine) to classify user behavior based on their purchase probability. The results highlight Logistic Regression as the best model, obtaining an accuracy of 87.65%