Predicción de la Producción de Energía en una Central de Ciclo Combinado usando Machine Learning

En este proyecto aplicado de Coursera, desarrollo un modelo de aprendizaje automático supervisado para predecir la producción horaria de energía eléctrica en una central de ciclo combinado, utilizando variables ambientales como temperatura, presión atmosférica, humedad y vacío.

Utilizo técnicas de regresión, comparando modelos como Regresión Lineal y Random Forest, y aplico validación cruzada para asegurar la robustez de los resultados. Explico cada paso del proceso, desde la selección de características hasta la evaluación final mediante métricas como MAE, RMSE y R².

Este trabajo demuestra cómo el machine learning puede contribuir a mejorar la eficiencia energética y la toma de decisiones en el sector industrial.

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