En el sector de la construcción es común enfrentar problemas relacionados con retrasos en los proyectos como consecuencia de la complejidad asociada y la incertidumbre en las actividades que se llevan a cabo durante el desarrollo. Este documento presenta el desarrollo de un modelo híbrido de inteligencia artificial llamado clasificador integrador de bosque aleatorio con optimización de algoritmo genético (RF-GA) para la predicción de problemas de retraso. El modelo fue entrenado con base en datos recolectados de proyectos de construcción previos. Los resultados de la validación indican un buen desempeño en términos de precisión kappa y error de clasificación.
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