Forest Fires — Analítica con Machine Learning

Miniproyecto de analítica de datos con algoritmos de machine learning sobre incendios forestales del Parque Natural de Montesinho (Portugal).

---

Descripción

Análisis de datos y machine learning sobre los incendios forestales del Parque Natural de Montesinho, Portugal (1999–2000). El dataset forestfires.csv contiene 517 registros con variables meteorológicas (temperatura, humedad, viento, índices FWI) y el área quemada. El script busca qué factores se relacionan con la temperatura, la propagación (ISI) y el área quemada.

Es un miniproyecto académico que compara múltiples algoritmos sobre el mismo problema de regresión.

Características

• Análisis exploratorio: distribución del área quemada por mes y frecuencia por día.
• Regresión lineal múltiple y polinomial (temperatura vs. viento, ISI vs. viento/FFMC).
• Máquinas de vectores de soporte (SVM): kernels radial y sigmoide.
• Random Forest (500 árboles) y árbol de decisión (rpart) con visualización rpart.plot.
• Transformación log(area + 1) para manejar la distribución sesgada del área quemada.

Tecnologías utilizadas

• Lenguaje: R
• Paquetes: ggplot2, dplyr, rpart, rpart.plot, e1071, randomForest
• Dataset: forestfires.csv (517 registros, 1999–2000)

Requisitos previos

• R o RStudio.
• Los paquetes se instalan automáticamente si faltan (install.packages condicional).

Instalación

git clone https://github.com/Matthew-Garay/forestfires.git
cd forestfires

Uso

source("forestfiresanalisis.R")

El script lee el CSV, instala las librerías que falten y genera gráficas y modelos en secuencia.

Estructura del proyecto

forestfires/
├── forestfiresanalisis.R      # Script principal de análisis
├── forestfires.csv            # Dataset (517 registros)
├── Miniproyecto Analítica de datos con algoritmos de machine learning.pdf
└── README.md

Licencia

Proyecto académico y educativo; puedes usarlo libremente con fines de aprendizaje.

Autor

Matthew Garay — GitHub