Estima cuánto tiempo tardaría un predio en mora en ponerse al día, usando un modelo de análisis de supervivencia (XGBoost, objetivo AFT).
Este es el modelo real que entrené para un proceso de cartera de
predial (500 árboles, XGBoost, objetivo survival:aft) — corre completo
en tu navegador, sin backend. Los valores del formulario son hipotéticos:
no corresponden a ningún predio real, y la unidad de tiempo del modelo (años) es una
interpretación razonable ya que el archivo original no trae esa metadata.
This is the real model I trained for a property-tax collections process (500
trees, XGBoost, survival:aft objective) — it runs entirely in your
browser, no backend. Form values are hypothetical, not a real property.
Cargando modelo (≈1.4 MB)…
Estructura real del booster exportado, sin datos de entrenamiento embebidos.
| Objetivo | survival:aft (distribución normal) |
|---|---|
| Árboles | 500 |
| Variables | 9 (6 en el formulario) |
| Motor de inferencia | JS puro, en el navegador |
Ajusta las variables del predio hipotético y recalcula.