JRodric95/Pump-it-Up-Data-Mining-the-Water-Table

DrivenData Challenge - Pump it Up: Modelo de clasificación multiclase en Python para predecir el estado de bombas de agua en Tanzania. Incluye EDA, ingeniería de características y optimización de algoritmos de ensemble (Random Forest / XGBoost). # 🚰 Pump it Up: Data Mining the Water Table (DrivenData) ## 📌 Descripción del Proyecto Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático de clasificación multiclase para predecir el estado de funcionamiento de las bombas de agua en Tanzania (funcionales, funcionales pero requieren reparación, no funcionales). El objetivo es optimizar el mantenimiento preventivo y la gestión de recursos hídricos en zonas vulnerables. ## 🛠️ Metodología y Herramientas * **EDA & Feature Engineering:** Limpieza de datos imprecisos, imputación de valores faltantes geográficos/temporales y creación de nuevas variables basadas en tipo de extracción y gestión. * **Modelado:** Implementación y comparación de algoritmos de clasificación (Random Forest, XGBoost, LightGBM). * **Métricas & Validación:** Optimización de hiperparámetros orientada a maximizar la precisión (*Classification Rate* / *Accuracy*). * **Stack:** Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, XGBoost), Matplotlib/Seaborn. ## 📈 Resultados * **Precisión Alcanzada:** [Inserta tu % de Accuracy, ej: 81.5%] * **Posición en el Ranking:** Top [Inserta tu % o puesto, ej: Top 10%] en DrivenData.