RT journal article
T1 Predicción de Intervenciones en Playas Españolas Mediante Árboles de Decisión
T2 Forecasting Interventions on Spanish Beaches through Decision Trees
A1 López Ansorena, Iñigo
K1 Análisis de decisiones
K1 toma de decisiones políticas/públicas
K1 playas españolas
K1 aprendizaje automático
K1 Decision analysis
K1 political/public decision making
K1 panish beaches
K1 upervised machine learning
K1 data-driven approach.
AB Aunque el uso de grandes volúmenes de datos puede ser un elemento crucial en los estudios de costas, pocos trabajos hanabordado esta cuestión. El presente artículo emplea una base de datos depurada del catálogo de playas (del Ministeriopara la Transición Ecológica y Reto Demográfico de España) para elaborar un Árbol de Decisión que arroje luz sobrelos criterios que guían las actuaciones en las playas de España. El Árbol de Decisión se elabora a través de una técnica deaprendizaje automático supervisado que aprende de 40 características y más de 100.000 puntos de datos descriptivos delas 3.554 playas españolas. Este trabajo revela la importancia de cada variable a la hora de tomar la decisión de actuar ono sobre una playa determinada. El modelo permite entender mejor los criterios con los que el Ministerio toma la decisión con unos niveles de certeza estadísticamente significativos. El conocimiento con antelación de esa decisión críticapuede ser utilizado por todos los agentes sociales, económicos y políticos para realizar aportaciones que complementena la actuación planteada por la Dirección General de Costas.
PB IBERMAR
SN 2304-0963
YR 2025
FD 2025-10-08
LK http://hdl.handle.net/10498/38111
UL http://hdl.handle.net/10498/38111
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 10-may-2026