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FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS Y NEGOCIOS
Figura 3 Funcionamiento del del modelo
El código que genera la la la red neuronal se muestra en en la la la figura 4 a a a a a a a a a a a a partir de las variables económicas como variables independientes y como dependiente dependiente el el el el número de de de de de de delitos
se generó el el el el modelo
Los valores de de de de de de configuración de de de de la función Deep Learning pueden ser consultados en en el Manual de de de de usuario de de de de h2o (2022c) al al final se hace su valoración mediante el el cálculo del MSE y R2 El impacto de de de de cada una de de de de las variables sobre la la la generación de de de de los delitos
se muestra en en la la la figura 5 como resultado de de de la la red neuronal se puede ver que que la la variable que que más impactó fue el número de de de tiendas Oxxo dado su su crecimiento en en en los últimos años se se considera su su presencia como un indicador de de la actividad económica Una vez que se se generó el el modelo
se se realizó la la proyección en en en función de de las variables económicas en en en otras zonas esto se se muestra en en la figura 6 en en donde donde se se marcan con color rojo los Agebs (INEGI 2022i) que es es es donde donde se se se presentará la la mayor cantidad de de de delitos
Con esta esta predicción se se se pueden establecer acciones concretas en en en las zonas en en donde se se se estima se se se presentarán estas violaciones Fuente: elaboración propia
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INVESTIGACIÓN UNIVERSITARIA MULTIDISCIPLINARIA - - AÑO 21 21 No21 ENERO - - DICIEMBRE 2022 Figura 4 Modelo de de de de predicción de de de de delitos
por Ageb Fuente: elaboración propia