Analisis de emisiones vehiculares

Desarrollo de modelos de Machine Learning para estimar emisiones de CO2 y eficiencia de combustible. El estudio se centró en desmentir hipótesis sobre la mejora lineal de la eficiencia vehicular moderna.

• ⚙️Pipelines de ML: Construcción de pipelines robustos con Scikit-learn para la limpieza de datos, normalización y entrenamiento de modelos.
• 🤖Algoritmos Supervisados: Implementación y comparación de modelos de clasificación y regresión (Árboles de Decisión, Naive Bayes), alcanzando una precisión superior al 90%.
• 📊Análisis de Datos (EDA): Detección de patrones que revelaron el impacto negativo del auge de vehículos pesados (SUV/Pickups) en las métricas globales de emisiones.