Comparación de los algoritmos random forest y gradient boosting para una estimación global del índice de compresión - Rosales Malpartida, Jaime Yelsin; Loo Gil, César (Tecnohumanismo, 2025)
El asentamiento de las estructuras está determinado por la rigidez del suelo donde se construyen. El índice de compresión (Cc) cuantifica la compresibilidad del suelo y es un parámetro clave en el diseño de estructuras geotécnicas, por lo que desarrollar un modelo de Machine Learning para estimar el índice de compresión Cc podría ser una solución muy valiosa en el campo de la geotecnia que permitiría a los ingenieros obtener estimaciones rápidas y fiables sin la necesidad de esperar los 15 días que generalmente tarda un ensayo de consolidación. Por lo tanto, la presente investigación tiene como objetivo estimar el índice de compresión, por lo que se recopiló y analizó una base de datos de 230 puntos de datos obtenidas del Laboratorio Nº2 de Mecánica de Suelos de la Facultad de Ingeniería Civil de la UNI. Se comparó dos modelos de Machine Learning basado en Random Forest (RF) y Gradient Boostin Machine (GBM) para estimar el Cc a partir de las variables de entradas las cuales son límite líquido, el índice de plasticidad, relación de vacíos inicial y el contenido de agua natural. Los resultados indicaron que el modelo más adecuado para estimar el Cc fue el random forest que tuvo menores errores en la fase de entrenamiento y prueba con respecto al GBM; para optimización de hiperparámetros se utilizó el método de grid search con validación cruzada.